2025年2月20日 · IoU能够反映框与框之间的实际重叠质量，而不仅仅是数值上的距离差异（IoU的值在0~1之间，越靠近0说明重叠程度越低，越靠近1说明重叠程度更高，而MSE计算box损失时如果预测框与真实框差距很大的话，数值可能是无限的，范围是。

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 …

2022年12月4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。

The issue stems from union = torch.sum(valid_mask) + torch.sum(depth2 > 0) - intersection, which underestimates the union when multiple depth1 points project to the same depth2 pixel, inflating IoU (e.g., IoU = 3 when 3 points overlap a single pixel). The fix requires a pixel-wise approach using binary masks:

IoU取值[0,1]，但GIoU有对称区间，取值范围[-1,1]。 在两者重合的时候取最大值1，在两者无交集且无限远的时候取最小值-1，因此GIoU是一个非常好的距离度量指标。

2019年12月25日 · Intersection over Union (IoU) 是目标检测里一种重要的评价值。 上面第一张途中框出了 gt box 和 predict box，IoU 通过计算这两个框 A、B 间的 Intersection Area I 和 Union Area U 的比值来获得： (1) I o U = | A ∩ B | | A ∪ B | = | I | | U |. 然而现有的算法都采用 distance losses (例如 SSD 里的 smooth_L1 loss) 来优化这一评价值。 讲道理 The optimal objective for a metric is the metric itself.

2024年2月27日 · 这篇文章详细介绍了probiou函数，它是YOLOv8中用于计算定向边界框之间概率交并比的算法，通过考虑中心点差异、协方差和长宽比一致性来缓解边界不连续问题。 函数适用于计算损失，特别是在处理非连续边界框时. 原论文 “https://arxiv.org/pdf/2106.06072v1.pdf”。 该函数接受两个定向边界框作为输入，分别为真实的边界框和预测的边界框，然后计算它们之间的相似度。 def probiou(obb1, obb2, CIoU=False, eps=1e-7): # 定义函数probiou，计算两个OBB之 …

2021年3月15日 · 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。 假设A是真实框（人为标记的框），C为预测框（目标检测算法预测的框），B为真实框A和预测框C的交集。 IOU值越大，代表预测框和真实框的重叠面积越大，说明预测框预测的越为精准，此预测框的参数可以更好的代表该目标物在图像中的位置。 上图中黑框1代表的是人工 …

IoU的计算是用预测框(A)和真实框(B)的交集除以二者的并集，其公式为： IoU的值越高也说明A框与B框重合程度越高，代表模型预测越准确。反之，IoU越低模型性能越差。 IoU优点： （1）IoU具有尺度不变性 （2）结果非负，且范围是(0, 1) IoU缺点：

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