目标检测终的IoU

原创 已于 2024-01-25 16:51:51 修改 · 581 阅读 · 6 ·
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#目标检测 #目标跟踪 #人工智能

于 2024-01-25 16:51:09 首次发布

IoU（Intersection over Union）是目标检测中常用的评估指标，用于衡量预测边界框（bounding box）与真实边界框之间的重叠程度。它是通过计算预测边界框与真实边界框的交集面积与它们的并集面积之比来定义的。

IoU的计算公式如下：

IoU=预测边界框∩真实边界框预测边界框∪真实边界框IoU = \frac{ {\text{预测边界框} \cap \text{真实边界框}}}{ {\text{预测边界框} \cup \text{真实边界框}}}IoU=

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重叠度（IOU）
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重叠度（IOU）: IOU定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示： 计算IoU A = [x1, y1, x2, y2]，B = [x1, y1, x2, y2] iw = min(A[2], B[2]) - max(A[0], B[0]) if iw > 0: ih = min(A[3], B[3]) - max(A[1], B[1]) if ih > 0: A_area = (A[2] - A[0]) * (A[3] - A[1]) ......
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IoU IoU(Intersection over Union)，又称重叠度/交并比。 1、NMS：当在图像中预测多个proposals、pred bboxes时，由于预测的结果间可能存在高冗余（即同一个目标可能被预测多个矩形框），因此可以过滤掉一些彼此间高重合度的结果；具体操作就是根据各个bbox的score降序排序，剔除与高score bbox有较高重合度的低score bbox，其中重合度的度量指标就是IoU 2、mAP：得到检测算法的预测结果后，需要对pred bbox与gt bbox一起评估检测算
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目标检测之IoU计算 在研究目标检测中，IOU的计算是肯定必不可少的。就比如说在R-CNN网络中，正负样本就是按照候选框与真实框之间的IOU值大小进行区分的，可见该细节还是值得单独拎出来写一篇blog的~~ 下面的思路与代码是本人的理解结合百度飞浆的使用教程文档整理出来的（下面附上了飞浆的url，大家可以自主去研究~~~） 百度飞浆–IOU计算 废话不多说，直接上干货~ 思路分析 例如，在R-CNN网络中，我们通过SS(selective search)算法可以实现在每张图片上获得2k左右的候选框，那么如何
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物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解
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cannot import name 'box_iou' from 'utils.metrics'
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10-06
根据引用[3]的图示，我们注意到在目标检测中，IoU的计算有多种变体（如CIoU，PIoU等），所以函数可能支持多种计算方式。在引用[1]中，调用`bbox_iou`时使用了`CIoU=True`。 因此，建议用户： 1. 首先尝试将导入的`...
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