2024年3月17日 · 🚀 交并比（IoU， Intersection over Union） 是一种计算不同图像相互重叠比例的算法，经常被用于 深度学习 领域的目标检测或语义分割任务中。 在我们得到模型输出的预测框位置后，也可以计算输出框与真实框（Ground Truth Bound）之间的 IoU，此时，这个框的取值范围为 0～1，0 表示两个框不相交，1 表示两个框正好重合。 1-IOU 表示真实框与预测框之间的差异，如果用 1-IOU，这时的取值范围还是 0～1，但是变成了 0 表示两个框重合，1 表示两个框 …

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。

IoU就是我们所说的 交并比，是目标检测中最常用的指标，在 anchor-based的方法 中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框（predict box）和ground-truth的距离。 IoU = \frac {\left| A\cap B \right|} {\left| A\cup B \right|} 可以说 它可以反映预测检测框与真实检测框的检测效果。 还有一个很好的特性就是 尺度不变性，也就是对尺度不敏感（scale invariant）， 在regression任务中，判断predict box和gt的距离最直接的指标就是IoU。 (满足非负性；同一 …

（1）IoU计算公式直接衡量 预测框与真实框的重叠程度，是检测任务种评估框匹配度的标准。 相比于MSE，IoU更直观地反映了 两个框的重合情况。

2024年11月15日 · IoU 是一种经典的衡量两个矩形框重叠程度的指标。 它表示预测框与真实框的 交集与并集的比值。 计算公式为： IoU = |A∩B| |A∪B| IoU = | A ∩ B | | A ∪ B |. 其中， A A 和 B B 分别是预测框和真实框的面积， ∩ ∩ 表示交集， ∪ ∪ 表示并集。 优点：简单易理解，广泛用于目标检测任务中的评估。 缺点：当预测框与真实框的重叠较少时，IoU 会变得非常小，这对于训练来说可能不是非常有效。 2. GIoU 是对 IoU 的改进，旨在解决 IoU 在一些特殊情况下（如两个 …

2022年12月4日 · IOU的全称为交并比（Intersection over Union），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率，即它们的交集和并集的比值。

2024年10月18日 · Scylla-IoU是一种用于目标检测模型评估的指标，它在计算IoU时采用了多个不同阈值，从而能够更全面地评估模型的性能。 然而，Scylla-IoU也存在一些问题，主要包括以下几点：

已知yolov5使用的 CIOU loss ，CIOU loss 同时考虑到回归框宽高比例以及真实框与预测框中心距离，但是存在一个问题，他仅仅将宽高比例作为影响因子，如果说有两个框中心点与原始图保持一致，宽高比例相同但是宽高的值不同，按照CIOUloss损失可能一致与回归目标不相符。 具体见下图蓝色框为真实标签，外红框与内红框比例一致，中心点一致。 基于此提出EIOU_loss。 EIOU loss 改进点. 将原始的宽高比例，改为宽高值回归，将红色框的宽度与真实（蓝色）宽度进行损 …

本文通过将图片和代码结合的方式，讲解目标检测算法中常用的 IoU 损失函数。 在计算对象检测评估指标 mAP（平均精度，mean Average Precision）时，计算 IoU（Intersection over Union）是非常关键的一步。 因此，在训练过程中，常用 IoU （或者变体）作为损失函数的一部分。 论文： UnitBox: An Advanced Object Detection Network （2016.08，UIUC、旷视） 后面的图示说明： 蓝色边框为预测的框。 IoU 衡量了两个边界框的交集区域与并集区域的比例，计算公式如下：

IoU（Intersection over Union）： IoU是最基本的评价指标，它通过计算预测框和真实框的交集面积与并集面积的比值来衡量两者的重合程度。 IoU的值越高，表示预测框与真实框的重合程度越高，模型预测越准确。 IoU具有尺度不变性，结果非负，范围是 (0, 1)。