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IoU：交并比，数值上等于交集面积除以并集面积。
两个bbox的位置关系无外乎以上三种情况：（1）部分相交。（2）不相交。（3）包含。
计算步骤：
计算交集（主要）
相交部分左上角坐标为：
相交部分右下角坐标为：
那么相交部分的面积计算公式就是为：
+1操作有人加有人不加，最后的max是防止负数。
计算并集
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计算交并比
相除即可，省略。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-811880.html
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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
1.1 labelme工具 语义分割的标签是利用 labelme 工具进行标注的，标注的样式如下： 1.2 语义分割的标签样式 实现步骤 (1) 利用标注的 json 文件生成 mask 图片 (2) 在mask图片中找到目标的 bbox 矩形框的左上角点和右下角点 (3) 将标注的信息写入xml文件(PascalVOC) 或者 yolo 的 txt 格式 2.
计算机视觉 参考：博客1 知乎2 在这里进行纪录分享，这是有用的资料，避免之后再寻找相当麻烦。 小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得到令人满意的结果。作者的主
基本在目标检测算法中会碰到一些评估指标、常见的指标参数有：IoU（交并比）、Precision（精确度）、Recall（召回率）、AP（平均正确率）、mAP（平均类别AP）等。这些评估指标是在评估阶段评价训练的网络好坏的重要依据。 计算方法 IoU： 用来评价目标检测算法的对象定
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，交并比。 IoU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。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。 在目标识别中，我们的预测框与实际框的某种比值就是IOU 这是IOU的计
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：
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
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
