分类：IOU计算

2020
11-03

如何通过python实现IOU计算代码实例

IntersectionoverUnion（IOU）是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(boundingboxes)的任务都可以用IoU来进行测量。IoU分数是对象类别分割问题的标准性能度量[1]。给定一组图像，IoU测量给出了在该组图像中存在的对象的预测区域和地面实况区域之间的相似性计算两个矩形的交并比，通常在检测任务里面可以作为一个检测指标。你的预测bbox和groundtr... 继续阅读 >

2020
09-27

python shapely.geometry.polygon任意两个四边形的IOU计算实例

在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：1.两个矩形的宽之和减去组合后的矩形的宽就是重叠矩形的宽，同比重叠矩形的高2.右下角的minx减去左上角的maxx就是重叠矩形的宽，同比高然后IOU=重叠面积/（两矩形面积和—重叠面积）然，不规则四边形就不能通过这种方式来计算，找了好久数学资料，还是没找到答案（鄙人数学渣渣），最后看了白翔... 继续阅读 >

2020
09-27

python实现IOU计算案例

计算两个矩形的交并比，通常在检测任务里面可以作为一个检测指标。你的预测bbox和groundtruth之间的差异，就可以通过IOU来体现。很简单的算法实现，我也随便写了一个，嗯，很简单。1.使用时，请注意bbox四个数字的顺序(y0,x0,y1,x1)，顺序不太一样。#!/usr/bin/envpython#encoding:utf-8defcompute_iou(rec1,rec2):"""computingIoU:paramrec1:(y0,x0,y1,x1),whichreflects(top,left,bottom,right)... 继续阅读 >