目标检测中iou的计算(python代码)

最新推荐文章于 2025-06-25 18:30:54 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-25 18:30:54 发布 · 2.3k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

# 计算两矩形IOU值, 输入为两矩形对角线(x,y)坐标
def IOU(Reframe, GTframe):
	# 得到第一个矩形的左上坐标及宽和高
	x1 = Reframe[0]
	y1 = Reframe[1]
	width1 = Reframe[2] - Reframe[<

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目标检测系列之iou的计算（python实现）

weixin_42631693的博客

06-03

7211

1.IOU IOU(Intersection over Union)即交并比，是目标检测中衡量目标检测算法准确度的一个重要指标，顾名思义，即交集与并集的比值，那所谓的交集和并集分别指代什么呢？ 目标检测是一个有监督学习的过程，它常常需要大量的有标签数据进行训练学习。目标检测实际要解决的问题有两个，一个是目标分类，还有一个就是目标定位，这里我把目标的位置信息也当作是一种标签...

目标检测之iou的计算

shuijinghua的博客

04-11

1842

1. IoU的简介及原理解析 IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。开始计算之前，我们首先进行分析下交集和并集到底应该怎么计算：我们首先需要计算交集，然后并集通过两个边框的面积的和减去交集部分即为并集，因此 IoU 的计算的难点...

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【评估指标】IoU 交并比

最新发布

藓类少女的博客

06-25

1025

IoU（Intersection over Union）是计算机视觉和目标检测中最常用的评估指标之一，用于衡量**预测边界框（Bounding Box）真实边界框（Ground Truth）**之间的重叠程度。它在目标检测、实例分割、语义分割等任务中广泛应用。IoU 计算的是两个边界框的**交集（Intersection）：0（完全不重叠） ~ 1（完全重合）

目标检测——IoU 计算

weixin_30568715的博客

03-28

395

Iou 的计算我们先考虑一维的情况：令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\)，若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集，需要满足如下情况：简言之，要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分，代码实现如下： class Anchor: def __init__(self, base_size=1...

IOU计算

bestrivern的博客

09-30

315

Python代码： def bb_intersection_over_union(boxA, boxB): boxA = [int(x) for x in boxA] boxB = [int(x) for x in boxB] xA = max(boxA[0], boxB[0]) yA = max(boxA[1], b...

python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)

12-23

IoU是衡量模型预测框与实际物体框之间重合程度的指标，它在目标检测的评估中起着核心作用。 IoU的计算公式是两个框（一个是模型预测的检测结果DetectionResult，另一个是真实存在的GroundTruth）的交集面积除以它们...

目标检测检测精度介绍和代码计算 python

zhangyue123的博客

12-13

2033

召回率(Recall)，准确率，漏检率，误检率

python shapely.geometry.polygon任意两个四边形的IOU计算实例

09-17

总结来说，这个实例展示了如何使用`shapely`库在Python中计算两个不规则四边形的IoU，这对于处理非矩形形状的目标检测任务非常有用。同时，还提及了多边形中心点和最远距离的计算，这些都是几何分析中的基础操作。

目标检测之 IoU计算原理与方法

tp_0moyi0的博客

11-29

1039

iou计算

IoU计算

kui9702的博客

02-26

1343

IoU计算什么是IoU （Intersection over Union），测量检测物体准确度的标准，用来衡量真实与预测之间的相关度 IoU公式： IoU=AreaOfOverlap/AreaOfUnion IoU = Area Of Overlap / AreaOfUnion IoU=AreaOfOverlap/AreaOfUnion IoU=两个区域重叠的交集/两个区域重叠的并集 IoU = 两个区域重叠的交集/两个区域重叠的并集 IoU=两个区域重叠的交集/两个区域重叠的并集两个区域指的是

IOU的计算

qq_43422995的博客

07-26

355

iou计算

IoU的计算

热门推荐

weixin_43508499的博客

08-04

1万+

目录一. IoU介绍二. 计算思路2.1 相交的情况2.2 不相交情况三. 代码一. IoU介绍 IoU，即 intersection over Union，就是两个矩形框的交集面积与他们并集面积的比值。 IoU也是一种算法性能的指标，例如在语义分割时就会用IoU来衡量分割效果的好坏。举例说明，如下图所示：已知：左边的矩形框假设为N，左上角坐标为(x1, y1), 右下角坐标为(x2, y2)；右边的矩形框假设为M，左上角坐标为(a1, a1), 右下角坐标为(a2, a2)；相交的矩形框

iou计算方法

juanji3798的博客

07-23

1363

import cv2 def IOU(Reframe, GTframe): # 得到第一个矩形的左上坐标及宽和高 x1 = Reframe[0] y1 = Reframe[1] width1 = Reframe[2] height1 = Reframe[3] # 得到第二个矩形的左上坐标及宽和高 x2 = GTframe[0] y2 = GTframe[1] width2 = GTframe[2] height2 = GTfr.

#计算IOU

xianmenji6124的博客

09-21

266

法一： def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1: (y0, x0, y1, x1), which reflects (bottom,left,top,right) :param rec2: (y0, x0, y1, x1) :return: value of IoU """...

IoU计算方式

qq_30150579的博客

11-23

601

IoU计算方式与含义

各种IOU的计算

u011387969的博客

04-23

1873

常见的IOU的计算方式

机器学习IoU计算

XiHuangShi的博客

09-28

1107

IoU是目标检测中非常重要的一个概念，因为它简单直观，可以有效地反映预测框与真实框的匹配程度。输入两个box列表，列表的值为预测框和真实框的中点坐标和长和宽。先通过列表数据得到两框的左上角和右下角的坐标，之后分别选取重叠区域的左上角和右下角坐标，之后计算重叠部分面积积/两框面积的和。- 通常在目标检测任务中，设定一个阈值（比如0.5），只有当IoU大于这个阈值时，才认为检测是正确的。计算交集的面积：找到预测框和真实框相交的部分，计算该相交区域的面积。计算并集的面积：计算预测框和真实框合并起来的总面积。

目标检测基础——IOU计算

Guo_Python的博客

04-26

5052

IoU 作为目标检测算法性能 mAP 计算的一个非常重要的函数，IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。

Python实现目标检测交并比IoU计算详解

本篇教程详细介绍了如何在Python中实现交并比...这篇教程提供了实用的Python代码示例，对于理解目标检测中IoU的计算原理以及在实际项目中如何应用至关重要。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都可以从中获益。