分类：IOU

2021
09-22

解析目标检测之IoU

目录一、IoU的简介及原理解析二、基于TensorFlow的IoU实现一、IoU的简介及原理解析IoU的全称为交并比（IntersectionoverUnion），通过这个名称我们大概可以猜到IoU的计算方法。IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交集和并集的比值。开始计算之前，我们首先进行分析下交集和并集到底应该怎么计算：我们首先需要计算交集，然后并集通过两个边框的面积的和减去交集部分即为并集，因此IoU的计算的难点在于交集的... 继续阅读 >

2020
10-07

Keras自定义IOU方式

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！defiou(y_true,y_pred,label:int):"""ReturntheIntersectionoverUnion(IoU)foragivenlabel.Args:y_true:theexpectedyvaluesasaone-hoty_pred:thepredictedyvaluesasaone-hotorsoftmaxoutputlabel:thelabeltoreturntheIoUforReturns:theIoUforthegivenlabel"""#extractthelabelvaluesusingtheargmaxoperat... 继续阅读 >

2020
09-27

python实现交并比IOU教程

交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidatebound）与原标记框（groundtruthbound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。计算公式：Python实现代码：defcal_iou(box1,box2):""":parambox1:=[xmin1,ymin1,xmax1,ymax1]:parambox2:=[xmin2,ymin2,xmax2,ymax2]:return:"""xmin1,ymin1,xmax1,ymax1=box1xmin2,ym... 继续阅读 >