目标检测中的IOU

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了目标检测中的IOU。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

什么是IOU?

简单来说IOU就是用来度量目标检测中预测框与真实框的重叠程度。在图像分类中,有一个明确的指标准确率来衡量模型分类模型的好坏。其公式为:
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这个公式显然不适合在在目标检测中使用。我们知道目标检测中都是用一个矩形框住被检测物体,又因为检测物体尺度不同,预测框与真实框或大或小。所以度量标准必然是具有尺度不变性的,那么大神们就引入了一个概念IOU(交并比),用预测框(A)和真实框(B)的交集除上二者的并集,其公式为:
目标检测中的IOU,目标检测,人工智能,计算机视觉
目标检测中的IOU,目标检测,人工智能,计算机视觉

显而易见,IOU的值越高也说明A框与B框重合程度越高,代表模型预测越准确。反之,IOU越低模型性能越差。

IOU应用场景

除了作为目标检测的评价指标,IOU还有其他应用场景:

  • 1.在anchor-based方法的目标检测中,根据IOU的值来区分正样本和负样本。
  • 2.可以直接作为边界框回归的loss函数进行优化。
  • 3.在NMS(非极大值抑制)对预测框筛选。

参考:目标检测中的IoU、GIoU、DIoU与CIoU

写代码调试

说了这么多,关键还得写代码调试看看
python代码

example1文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-628458.html

import numpy as np

def IoU(box1, box2):
    b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1
    b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2
    
    xx1 = np.maximum(b1_x1, b2_x1)
    yy1 = np.maximum(b1_y1, b2_y1)
    xx2 = np.minimum(b1_x2, b2_x2)
    yy2 = np.minimum(b1_y2, b2_y2)
    
    w = np.maximum(0.0, yy2 - yy1)
    h = np.maximum(0.0, xx2 - xx1)
 
    inter = w * h
    IoU = inter/((b1_x2-b1_x1)*(b1_y2-b1_y1) + (b2_x2-b2_x1)*(b2_y2-b2_y1) - inter)
    print("IoU: "</

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