目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,它旨在识别图像或视频中的目标物体并确定其位置。在目标检测任务中,评估算法性能的指标起着至关重要的作用。本文介绍一种新的目标检测评估指标,称为EIoU(Enhanced Intersection over Union),该指标由ELSEVIER提出。
EIoU是对传统的Intersection over Union(IoU)指标的改进和扩展。IoU是目标检测中常用的指标之一,计算目标框预测和真实目标框之间的重叠程度。然而,IoU在一些情况下存在一些局限性,例如当目标框存在较大的形变或遮挡时,IoU的性能可能下降。EIoU通过引入额外的几何信息来解决这些问题。
下面给出了计算EIoU的源代码实现:
import numpy as np
def calculate_EIoU(pred_box, gt_box):
pred_x1, pred_y1