目标检测中IOU是如何计算的？

大闹天宫的哆啦A梦 2021-08-19 11:01:32

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weixin_38498942 2021-08-19

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检测结果与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率 IoU

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=A∩BA∪B 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∪...

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...

IoU 作为目标检测算法性能 mAP 计算的一个非常重要的函数。但纵观 IoU 计算的介绍知识，都是直接给出代码，给出计算方法，没有人彻底地分析过其中的逻辑，故本人书写该篇博客来介绍下其中的逻辑。 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。 ...

目标检测中有一个很重要的概念便是IOU，那么什么是IOU？ IOU是一种评价目标检测器的一种指标。下图是一个示例：图中绿色框为实际框，红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？此时便需要用到IOU。....................................

计算机视觉-IOU怎么计算？呐，IOU的应用及快速实现就在下面了，在实现时特别要注意两个bbox相离的情况的处理。 0. IOU的应用有哪些？ IOU（Intersection over Union）是目标检测任务中非常常见的，IOU在目标检测中应用有：进行NMS（非极大值抑制）：当在图像中预测有多个proposals、pred bboxes时，因为预测的结果中可能存在高度冗余（即一个目标可能会被预测出多个目标检测框），因此需要过滤掉一些彼此间高度重合的结果。具体操作流程是先对各个bbox的score

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