什么是交并比(IoU)

AI解读 2个月前 硕雀
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交并比Intersection over Union,简称IoU),在目标检测领域是一个关键的概念,用于评估预测的边界框与实际边界框之间的重叠程度。IoU计算的是两个边界框的交集面积与它们并集面积的比值。当两个边界框完全重叠时,IoU为1;当没有重叠时,IoU为0。通常在目标检测中,如果IoU大于某个阈值(如0.5),则认为预测正确1

具体来说,对于两个边界框A和B,IoU的计算可以通过以下步骤进行:

  1. 确定交集区域:交集区域是两个边界框重叠的部分,其左上角坐标是两者左上角中的最大值,右下角坐标是两者右下角中的最小值。
  2. 计算并集区域:并集区域是包含两个边界框的总区域,即各自面积之和减去交集面积。
  3. 计算IoU:IoU等于交集面积除以并集面积。

在目标检测任务中,IoU常用于筛选出最匹配真实目标的预测框,通过非极大值抑制NMS)等技术来去除重叠度低的预测框,从而提高检测精度。例如通过K-means算法根据交并比计算先验框之间的距离,以改进目标检测的定位准确性。

来源:www.aiug.cn
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