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目標定位和檢測系列中IOU的含義

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交併比(Intersection over Union)和非極大值抑制是(Non-Maximum Suppression)是目標檢測任務中非常重要的兩個概念。例如在用訓練好的模型進行測試時,網路會預測出一系列的候選框。這時候我們會用NMS來移除一些多餘的候選框。即移除一些IOU值大於某個閾值的框。然後在剩下的候選框中,分別計算與ground truth的IOU值,通常會規定當候選框和ground truth的IOU值大於0.5時,認為檢測正確。下面我們分別用python實現IOU和NMS。

交併比IOU

 


IOU

 

如上圖所示,IOU值定位為兩個矩形框面積的交集和並集的比值。即:

IOU=A∩B/A∪B

--------------------- 作者:Meringue_zz 來源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/80045294?utm_source=copy 版權宣告:本文為博主原創文章,轉載請附上博文連結!