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2023年2月9日 · 在目标检测任务中，使用IoU来测量anchor box与目标box之间的重叠程度。它以比例的形式有效地屏蔽了边界框大小的干扰，使该模型在使用1-IoU作为BBR损失时，能够很好地平衡对大物体和小物体的学习。 IoU loss的函数定义为：

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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 …

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IoUIoU（Intersection over Union，交并比）是计算机视觉领域中常用的一个衡量标准，主要用于目标检测、语义分割等任务。 mIoU（Mean Intersection over Union，均交并比） 就是所有种类的IoU取平均，公式写作： …

2021年2月11日 · 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。 IOU满足非负性、同一性、对称性、三角不等性，相比于L1/L2等 损失函数 还具有尺度不变性，不论box的尺度大小，输出的iou损失总是在0-1之间。 所以能够较好的反映预测框与真实框的检测效果。 伪代码如下： 其中， 是两个区域的并集。 是对IOU的交叉熵损失函数 …

2024年11月13日 · 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。只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxes)的任务都可以用IoU来进行测量。IoU算法是使用最广泛的算法，大部分的检测算法都是使用的这个算法。

IoU又名交并比，是一种计算不同图像相互重叠比例的算法，时常被用于深度学习领域的目标检测或 语义分割 任务中。 在目标检测任务中，我们时常会让模型一次性生成大量的候选框（candidate bound），然后再根据每一个框的置信度对框进行排序，进而依次计算框与框之间的IoU，以 非极大值抑制 的方式，来判断到底哪一个是我们真正要找的物体，哪几个又该删除。 例如在做人脸检测时，模型输出的可能是左图，而最终我们得到的是右图。 模型生成的多个候选框（橙色）-- …

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