Intersection-over-union between two detections

最新推荐文章于 2024-07-22 17:21:12 发布
最新推荐文章于 2024-07-22 17:21:12 发布
阅读量2.5k 收藏
点赞数 1
分类专栏： 数学 Matlab 基本知识 c++常见知识 图像处理算法
本文深入探讨了在计算机视觉领域中，如何计算两个检测框之间的交并比，并解释了在色彩通道操作外，如何构建一个三维直方图。了解这些概念对于提升目标检测和图像分析技术至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1) You have two overlapping bounding boxes. You compute the intersection of the boxes, which is the area of the overlap. You compute the union of the overlapping boxes, which is the sum of the areas of the entire boxes minus the area of the overlap. Then you divide the intersection by the union. There is a function for that in the Computer Vision System Toolbox called bboxOverlapRatio.

2) Generally, you don't want to concatenate the color channels. What you want instead, is a 3D histogram, where the dimensions are H, S, and V.


转自：http://stackoverflow.com/questions/28723670/intersection-over-union-between-two-detections

CVPR2019:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression
qq_40962619的博客
03-24 750
摘要 Intersection over Union (IoU) is the most popular evaluation metric used in the object detection benchmarks. However, there is a gap between optimizing the commonly used distance losses for regress...
Few-shot object detection via data augmentation and distribution calibration
weixin_48211296的博客
06-13 825
在本节中，详细介绍了所提出的方法。基础训练阶段：在此阶段，模型使用基本类别的所有样本实例进行训练，并计算基本类别的特征分布，为后续的漂移补偿做准备。微调阶段首先，利用域感知数据增强来缓解数据稀缺性其次，根据增强样本与新类别样本之间的距离优化增强数据；再次，采用移位补偿策略，确保基本类别的分布移位不会误导新类别的分布；最后，使用分布校准在增强样本和新类别样本上微调模型。所提出的两阶段学习过程的构建如图2所示。对于 Faster R-CNN 模型，首先从每个候选区域提取 ROI 特征。
3D IoU(3D Intersection-over-Union,IoU) python
12-07
python计算3D IoU(3D Intersection-over-Union,IoU)代码
深度学习中IU、IoU(Intersection over Union)的概念理解以及python程序实现
热门推荐
老潘的博客
12-14 10万+
IoU(Intersection over Union)Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中，例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。通常我们在 HOG + Linear SVM object detectors 和 Convolutional Neural Network d
Intersection over Union
谢军的博客
01-08 685
Intersection over Union IoU代码实现方式： 代码块 代码块语法遵循标准markdown代码，例如： # import the necessary packages from collections import namedtuple import numpy as np import cv2 # define the `Detection` object D
交并比（Intersection over union）
csdn_xmj的博客
05-19 1万+
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 如何判断目标检测算法运作良好呢？接下来，你将了解到并交比（intersection over union）函数，可以用来评价目标检测算法。 交并比（loU）函数做的是计算两个边界框交集和并集之比。两个边界框的并集是这个区域，就是属于包含两个边界框区域（绿色阴影表示区域），而交集就是这个比较小的区域（橙色阴影表示区域），那么交并比就是交集的大小，这个橙色阴影面积，然后除以绿色阴影的并集面积。 参考： 交并比：IOU=(A∩B)/(A∪B)=A和B的交集/A
简单解释下目标检测中的这个IOU评价函数（intersection-over-union）
weixin_48331187的博客
10-18 449
它考虑了目标边界框之间的交集和重叠部分，通过计算交集和两个边界框的边界框面积的比值来评估模型预测的准确性。在目标检测中，IOU通常用于评估模型预测的边界框与真实目标边界框之间的准确性。如果模型预测的边界框与真实目标边界框的IOU值较高，说明模型对目标的检测更加准确。具体来说，当有两个边界框B1和B2时，IOU定义为它们重叠部分的面积与所有边界框区域（包括重叠和非重叠部分）面积的比值。其中，A1和A2分别是两个边界框的面积，∣A1 ∩ A2∣表示两个边界框重叠部分的面积。
目标检测经典论文——Faster R-CNN论文翻译：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Net
bigcindy的博客
07-29 5436
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN：通过Region Proposal网络实现实时目标检测 Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun Abstract State-of-the-art object detection networks depend on r...
HSIC-based Moving Weight Averaging for Few-Shot Open-Set Object Detection 初读笔记 （obsidian+md+claude）
m0_55898550的博客
07-22 1632
开集检测文章HSIC-based Moving Weight Averaging for Few-Shot Open-Set Object Detection阅读
cascade r-cnn paper
12-03
In object detection, an intersection over union (IoU) threshold is required to define positives and negatives. An object detector, trained with low IoU threshold, e.g. 0.5, usually produces noisy ...
IoU（Intersection-over-Union）
强劲九
07-03 1413
交并比 （intersection over union） 即为两个区域的交集与并集的比值。 例如有两个区域 C 与 G，如下图表示： 那么 IoU 的值定义为： IoU=C∩GC∪GIoU=C∩GC∪GIoU=\frac{C \cap G}{C \cup G} 目标检测中的 IoU 在目标检测中，算法预测出来的 bounding box 不会与 ground truth box ...
IoU（Intersection over Union）
Alex
01-28 2272
IoU 原文链接：https://www.yuque.com/huoxiangshouxiangwanghuo/xg3nah/tyl1n2 IoU（Intersection over Union） 在目标检测任务中，IoU是一个非常重要的概念，它反映了prediction box和ground truth box的贴合程度。在用训练好的模型进行测试时，网络会预测出一系列的predicti...
交并比（Intersection over Union）
weixin_44378835的博客
07-09 725
IoU
[图像处理] IOU Intersection over Union
qq_41265365的博客
08-13 992
文章给出了IOU的意义+原理+具体实现，相关代码在github仓库中的Vison中。
检测评价函数 intersection-over-union （ IOU ）
Eddy_zheng的博客
08-05 7万+
1、概念 在目标检测的评价体系中，有一个参数叫做 IoU ，简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率。具体我们可以简单的理解为： 即检测结果(DetectionResult)与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率 IoU : IOU=DetectionResult⋂GroundTruthDetectionResult⋃GroundTruthIOU =
检测评价函数(intersection-over-union, IOU)
kangyi411的博客
01-01 749
在目标检测的评价体系中，有一个参数叫做 IoU ，简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率。具体我们可以简单的理解为：即检测结果(Detection Result)与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率 IoU : IoU=(DR⋂GT)/(DR⋃GT) 如下图所示：GT =GroundTruth; DR = DetectionResu
Intersection over Union - IoU - 交并比 (4)
程永强
12-09 1599
Intersection over Union - IoU - 交并比 (4) 交并比 (Intersection-over-Union，IoU)，predicted bounding box 与 ground-truth bounding box 的交叠率，即它们的交集与并集的比值。 一般情况下，0.5 是阈值，用来判断预测的边界框是否正确。如果你希望更严格一点，你可以将 IoU 定得更高，比如说大于 0.6 或者更大的数字。IoU 越高，边界框越精确。 ...
Intersection over Union - IoU - 交并比 (五)
程永强
12-09 728
Ubuntu releases are made semiannually by Canonical Ltd
Intersection over Union - IoU - 交并比 (1)
程永强
07-04 2362
Intersection over Union - IoU - 交并比 (1) 1. Intersection over Union(IoU，交并比) The IoU is the ratio of the overlapping area of ground truth and predicted area to the total area. Here is a visual explanation of the metric: 2. Intersection over Union (IoU，.
distance-IoU
最新发布
01-10
Distance Intersection over Union (DIoU) is an advanced metric used to evaluate the quality of object detection models by considering not only the overlap area but also the distance between the centers...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值