IOU的计算

最新推荐文章于 2025-10-11 18:46:59 发布
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该博客主要围绕IOU的计算展开，虽具体内容需点击链接查看，但核心是信息技术领域中IOU相关计算知识。
C/C++——IOU计算代码
Williamcsj的博客
09-09 638
C/C++——IOU计算代码
机器学习IoU计算
XiHuangShi的博客
09-28 1331
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。
iou计算方法
juanji3798的博客
07-23 1381
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.
IOU计算小工具
weixin_54096995的博客
02-05 1211
目前版本升级至2.0，新增的批量处理功能允许用户直接选择文件夹，将图像一次性导入工具，轻松实现大规模 IoU 值计算。图形用户界面（GUI）方便用户交互和选择文件提供准确的 IoU 计算，评估目标检测模型性能。操作界面简便易用，用户无需专业技能即可操作。新增批量处理功能，提高计算效率，适用于大规模图像数据集分析。
IOU 计算
最新发布
weixin_45776000的博客
10-11 375
交并比（Intersection over Union，IoU），也称为 Jaccard 指数，是衡量两个边界框（Bounding Box）或分割区域之间重叠程度的指标。它计算的是两个区域的“交集面积”与“并集面积”的比值。box2 = [100, 100, 220, 220] # 左上(100,100), 右下(220,220)box1 = [50, 50, 200, 200] # 左上(50,50), 右下(200,200)(x1, y1) 是框的左上角坐标。(x2, y2) 是框的右下角坐标。
IOU理解
zhanghenan123的博客
12-28 958
1、概念 IOU（Intersection-over-Union）是目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bounding box）与真实标记的框（ground truth bounding box）的重叠程度，候选框与真实框之间交集与并集的比值叫IOU 2、图示   3、计算公式   4、IOU计算的Python实现 def cacluteIOU(...
IoU计算
kui9702的博客
02-26 1412
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计算方式
qq_30150579的博客
11-23 697
IoU计算方式与含义
python实现IOU计算案例
09-17
**Python实现IOU计算案例详解** 在计算机视觉领域，尤其是目标检测任务中，Intersection over Union（IOU）是一个重要的评估指标。它衡量的是预测边界框（bounding box）与实际目标边界框（ground truth）的重合...
IOU计算方法 & 计算效率优化
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
12-09 654
IoU的计算方法是将两个边界框的交集面积除以它们的并集面积。
Python计算机视觉里的IOU计算实例
09-18
通过IOU计算，我们可以量化地了解预测框和真实框之间的吻合度。本篇文章将通过Python编程语言实现一个IOU计算的实例，详细介绍如何计算两个矩形框的IOU值。 首先，需要明确边界框的表示方法。在二维平面上，边界框...
IOU计算公式
gbz3300255的博客
06-01 1万+
在目标检测当中，有一个重要的概念就是 IOU。一般指代模型预测的 bbox 和 Groud Truth 之间的交并比。 何为交并比呢？ IOU = \frac{A\cap B}{A\cup B}IOU=A∪BA∩B​ 集合 A 和集合 B 的并集包括了上面 3 种颜色区域。 集合 C 是集合 A 与集合 B 的交集。 在目标检测当中，IOU 就是上面两种集合的比值。 A \cup BA∪B其实就是A + B - CA+B−C。 那么公式可以转变为： IOU = \frac{A \cap..
IoU的计算
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计算方式
weixin_42815846的博客
03-31 623
我能想到的有7种 如果只是简单的按照如下的来找left up和right down的点进行计算是不能囊括全部情况的 按照计算机图形学的方法： def cal_iou(box1, box2): def cal_area(box): return (box[2] - box[0]) * (box[3] - box[1]) area1 = cal_area(box1) area2 = cal_area(box2) # inner x = [box1[0]
目标检测中的几种交并比（ IoU ）计算方式
热门推荐
Flag_ing的博客
03-07 1万+
目录 0、IOU 的原始计算方式 1、GIOU（Generalized IOU） 2、DIoU（Distance-IoU） 3、CIoU（Complete-IoU） IoU 即 Intersection over Union 中文叫做交并比，用来衡量目标检测过程中 预测框 与 真实框 的重合程度。目前有很多计算 IoU 的方法，这里主要介绍 GIOU、DIOU、CIOU 这三种方式。 ...
IOU计算
Taiyang625的博客
11-14 383
IOU
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