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：

2019年1月14日 · iou的公式可以表示为：iou = 交集面积 / 并集面积iou 值越高，表明预测区域与实际区域之间的对齐程度越好，反映出模型越准确。 深度学习 中 IOU 的含义

2022年3月31日 · IoU是指检测框与真实标注框之间的重叠程度。它通过计算两个框的交集面积与并集面积的比值来衡量检测结果的准确性。当IoU值越高时，表示检测结果与真实标注框的匹配程度越好。 在YOLOv8中，置信度和IoU被用来筛选出最终的检测

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 …

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3月25日 · 为此，我们提出了一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的强效iou (PIoU)损失函数。 PIoU损耗引导锚框沿着有效路径回归，从而比现有的基于iou的损耗更快地收敛。 此外，我们还研究了聚焦机制，并引入了一个非单调注意层，将其与PIoU结合，得到了一个新的损失函数 PIoU v2。 PIoU v2损耗增强了对中等质量锚框的聚焦能力。 通过将PIoU v2整合到流行的目标检测器 (如YOLOv8和 DINO)中，我们在MS COCO和PASCAL VOC …

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）-- …

2024年11月25日 · 计算两个边界框的 IoU 时,如果它们有重叠区域,就测量重叠面积,然后除以两个框所覆盖的总面积。 下面是与上图相对应的代码: defiou(boxA, boxB): xA=max(boxA[0], boxB[0]) yA=max(boxA[1], boxB[1]) xB=min(boxA[2], boxB[2]) yB=min(boxA[3], boxB[3]) # Compute the area of intersection rectangle. interArea=max(0, xB-xA) *max(0, yB-yA) # Compute the area of both the prediction and ground-truth rectangles.

交集大于联合 （IoU）： IoU 是一种量化预测 边界框 与地面实况边界框之间重叠程度的指标。 它在评估物体定位的准确性方面发挥着重要作用。 平均精度 (AP)： AP 计算精度-召回曲线下的面积，提供一个包含模型精度和召回性能的单一值。 平均精度（mAP）： mAP 通过计算多个对象类别的平均 精度 值，扩展了 AP 的概念。 这在多类物体检测场景中非常有用，可以全面评估模型的性能。 精确度和召回率： 精度量化了所有阳性预测中的真阳性比例，评估模型避免假阳性的能 …