參考**：
中iou的計算。
理解不對的地方敬請諒解。
iou是兩個矩形的交集與兩個矩形並集的比值（可以這樣理解吧）。
如下圖所示：
黃色矩形起點座標(x11,y11)，終點座標(x12,y12)
藍色矩形起點座標(x21,y21)，終點座標(x22,y22)。
則：黃色矩形寬w1=x12-x11，高h1=y12-y11
黃色矩形寬w2=x22-x21，高h1=y22-y21
兩個矩形交集（紅色矩形）寬w=w1+w2-(x22-x11)=x12-x11
兩個矩形交集（紅色矩形）高h=h1+h2-(y22-y11)=y12-y11
紅色矩形面積（兩個矩形交集）為area=w*h
兩個矩形並集為area1+area2-area
如果x12否則，iou=area/(area1+area2-area)
python實現IOU計算
計算兩個矩形的交並比，通常在檢測任務裡面可以作為乙個檢測指標。你的 bbox和groundtruth之間的差異，就可以通過iou來體現。很簡單的演算法實現，我也隨便寫了乙個，嗯，很簡單。1.使用時，請注意bbox四個數字的順序 y0,x0,y1,x1 順序不太一樣。usr bin env pytho...
IOU計算公式
在目標檢測當中，有乙個重要的概念就是 iou。一般指代模型 的 bbox 和 groud truth 之間的交並比。何為交並比呢？集合 a 和集合 b 的並集包括了上面 3 種顏色區域。集合 c 是集合 a 與集合 b 的交集。在目標檢測當中，iou 就是上面兩種集合的比值。a cup ba b 其...
目標檢測IOU計算
iou是交並比 intersection over union 是目標檢測中使用的乙個概念是產生的候選框 candidate bound 與原標記框 ground truth bound 的交疊率，即它們的交集與並集的比值。最理想情況是完全重疊，即比值為1。在多目標跟蹤中，用來判別跟蹤框和目標檢測框...