在目標檢測演算法中，交並比intersection-over-union，iou是乙個流行的評測方式，是指產生的候選框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。一般來說，這個score ＞ 0.5 就可以被認為乙個不錯的結果了。
指令碼實現：
def compute_iou(rec1, rec2):
"""
computing iou:
param rec1: (y0, x0, y1, x1), which reflects (top, left, bottom, right)
param rec2: (y0, x0, y1, x1)
return: scala value of iou
"""
# computing area of each rectangles
s_rec1 = (rec1[2] - rec1[0]) * (rec1[3] - rec1[1])
s_rec2 = (rec2[2] - rec2[0]) * (rec2[3] - rec2[1])
# computing the sum_area
sum_area = s_rec1 + s_rec2
# find the each edge of intersect rectangle
left_line = max(rec1[1], rec2[1])
right_line = min(rec1[3], rec2[3])
top_line = max(rec1[0], rec2[0])
bottom_line = min(rec1[2], rec2[2])
# judge if there is an intersect
if left_line >= right_line or top_line >= bottom_line:
return 0
else:
intersect = (right_line - left_line) * (bottom_line - top_line)
return (intersect / (sum_area - intersect))*1.0
iOS JSON 模型轉換庫評測
ios 開發中總會用到各種 json 模型轉換庫，這篇文章將會對常見的幾個開源庫進行一下評測。評測的內容主要集中在效能 功能 容錯性這幾個方面。manually 手動進行 json model 轉換，不用任何開源庫，可以進行高效 自由的轉換，但手寫 非常繁瑣，而且容易出錯。yymodel 我造的乙個...
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分類任務的metrics 模型評測標準
在分類任務中，想要知道模型的好壞，是不是能夠實際應用，那麼必須有評價的標準，本文將詳細說來。如果不提到混淆矩陣，那麼下面的概念就不好理解。我自己先默寫了下，結果發現錯了 錯的全顛倒 錯誤示例如下 上圖錯誤的原因是不知道true positive這種概念是針對誰來說，小明哥這裡給出 true fals...