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 …

IOU全名为（Intersection over Union），又称为交并比，通常被应用在目前 目标检测算法 的评价中，IOU值越高，说明算法对目标的预测精度越高，下面本文将以图的方式来解释IOU的定义 …

2025年3月17日 · 简单解释一下定义：先计算两个框的最小闭包区域面积，再计算IOU，再计算不闭包区域中不属于两个检测框的区域占闭包区域的比重，最后用IOU-这个比重得到GIOU。 …

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。最理想情况是完全重叠， …

IOU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比，再求负对数，但是在实际使用中我们常常将IOU Loss写成1-IOU。如果两个框重合则交并比等于1，Loss为0说明重合度非常高 …

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。最理想情 …

一、IOU(Intersection over Union) 1. 特性(优点) 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 …

2024年10月18日 · Scylla-IoU的取值范围是 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]，其值越大表示检测框与真实框的匹配程度越高，当其值等于1时，表示检测框与真实框完全重合。 存在的问题

1、IoU(Intersection over Union) 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 …

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 …