目标检测：均值平均精度（mAP）和交并比（IoU）的 Python 实现

目标检测：均值平均精度（mAP）和交并比（IoU）的 Python 实现

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，它旨在检测图像或视频中的特定目标并确定其位置。评估目标检测算法的性能可以使用多种指标，其中包括均值平均精度（mean Average Precision，mAP）和交并比（Intersection over Union，IoU）。本文将介绍如何使用 Python 实现目标检测任务，并计算mAP和IoU。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用OpenCV和NumPy库来处理图像和计算相关的数学操作。

import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要加载目标检测算法的输出结果和真实标签。通常，目标检测算法的输出是一组边界框（bounding box），每个边界框表示一个检测到的目标及其位置。真实标签是手动标注的图像中目标的真实位置。

# 加载算法输出结果和真实标签
detections = [