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 …

（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 …

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 …

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 …

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 …

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 …