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交并比(Intersection Over Union, IoU)是度量两个目标检测框交叠程度的方式，公式如下文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-712707.html
I o U = a r e a ( 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-712707.html
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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： 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
IoU，全称Intersection over Union，可翻译为交并比，是两个框交集与并集的比值。计算IoU的公式如下图，可以看到IoU是一个比值，即交并比。 在分子中，我们计算预测框和ground-truth之间的重叠区域；分母是并集区域，是预测框和ground-truth所包含的总区域。重叠区域和并集区域的比
Average Precision (AP)和Average Recall (AR) AP是单个类别平均精确度，而mAP是所有类别的平均精确度。 AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积。 曲线面积越大说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。Recall是召回率，也叫查全率，Precision是准确率，也叫查准率，两者是相互矛盾的指
YOLO 检测中有两个阈值参数，conf置信度比较好理解，但是IOU thres比较难理解。 IOU thres过大容易出现一个目标多个检测框；IOU thres过小容易出现检测结果少的问题。 以实例来理解：
本文简要介绍单目（仅一个摄像头）3D目标检测算法，并使用MMDetection3D算法库，对KITTI（SMOKE算法）、nuScenes-Mini（FCOS3D、PGD算法）进行训练、测试以及可视化操作。 单目3D检测，顾名思义，就是只使用一个摄像头采集图像数据，并将图像作为输入送入模型进，为每一个感兴
IoU损失是目标检测中最常见的损失函数，表示的就是真实框和预测框的交并比，数学公式如下： I o U = ∣ A ∩ B ∣ ∣ A ∪ B ∣ IoU =frac{|A cap B|}{|A cup B|} I o U = ∣ A ∪ B ∣ ∣ A ∩ B ∣ L o s s I o U = 1 − I o U Loss_{IoU}=1-IoU L o s s I o U = 1 − I o U IoU损失会有两个主要的缺点 当
IoU为交并比，即对于pred和Ground Truth：交集/并集 1、IoU可以作为评价指标使用，也可以用于构建IoU loss = 1 - IoU 缺点： 2、对于pred和GT相交的情况下，IoU loss可以被反向传播，因为IoU不为0，可以计算梯度。但是二者不相交的话，梯度将会为0，无法优化。 3、pred和GT不相交时，Io
classification loss 分类损失 localization loss, 定位损失（预测边界框与GT之间的误差） confidence loss 置信度损失（框的目标性 objectness of the box） 总的损失函数： classification loss + localization loss + confidence loss YOLOv5使用 二元交叉熵损失函数 计算类别 概率和目标置信度得分 的损失。 Y
在图像目标检测中，常用的评估指标包括以下几项： 精确率（Precision）：也称为查准率，表示被分类为正类别的样本中真正为正类别的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP是真正例（模型正确预测为正类别的样本数），FP是假正例（模型错误预测为正类别的样本数
最近刚接触图像识别，理解一些概念十分困难，尤其是动不动就冒出个看不懂的英语，让人抓狂。查了不少资料后做一个总结并加上一些自己的理解，理解若有误，烦请大家指出，相互学习。 本文主要对 region proposal、anchor box、bounding box、bounding box regression、ground truth、IoU、
