目標識別（object detection）中的 IoU（Intersection over Union）
首先直觀上來看 IoU 的計算公式：
由上述圖示可知，IoU 的計算綜合考慮了交集和並集，如何使得 IoU 最大，需要滿足，更大的重疊區域，更小的不重疊的區域。
兩個矩形窗格分別表示：
左上點、右下點的座標聯合標識了一塊矩形區域（bounding box），因此計算兩塊 Overlapping 的 bounding boxes 的 IoU 如下：
# ((x1[i], y1[i]), (x2[i], y2[i]))
areai = (x2[i]-x1[i]+1)*(y2[i]-y1[i]+1)
areaj = (x2[j]-x1[j]+1)*(y2[j]-y1[j]+1)
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目標檢測中IOU的介紹（Intersection over Union）
IOU的輸入 1 ground-truth的bounding box 2 預測的bounding box IOU的輸出 輸出為值在[0,1]之間的數字 IOU = 兩個矩形交集的面積/兩個矩形的並集面積 Reference: https://www.
IoU（Intersection-over-Union）
交併比 （intersection over union） 即為兩個區域的交集與並集的比值。 例如有兩個區域 C 與 G，如下圖表示： 那麼 IoU 的值定義為： IoU=C∩GC∪GIoU=\fra
IoU：Intersection over Union
#傳入的是真值標籤和預測標籤 def bbox_iou(bbox_a, bbox_b): print bbox_a.shape print bbox_b.shape if bbox_a.shape[1] != 4 or bbox_b.shape
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