简单理解目标检测的IOU究竟是什么

目标检测中有一个很重要的概念便是IOU

那么什么是IOU？

那么我们为什么要用IOU？

问题：给出两个矩形框，请计算出它们两个的IOU。

实现代码：

目标检测中有一个很重要的概念便是IOU

那么什么是IOU？

IOU是一种评价目标检测器的指标。

下图是一个示例：图中绿色框为实际框，红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？
此时便需要用到IOU。

计算IOU的公式为：

可以看到IOU是一个比值，即交并比。
在分子部分，值为预测框和实际框之间的重叠区域；

在分母部分，值为预测框和实际框所占有的总区域。

交区域和并区域的比值，就是IOU。

那么我们为什么要用IOU？

目标检测任务的结果是框的锁定，

因此当我们输入图片时，模型应该给出一个推测，也就是它认为在照片中哪些地方有物体，以及物体的范围。由此，模型推测的结果和目标之间就会出现一个误差，而评价这个误差程度的方法就是IoU。

Iou是一种评价指标，让我们能够比较不同的目标检测任务或者模型的优劣。

问题：给出两个矩形框，请计算出它们两个的IOU。

实现代码：

import cv2
import numpy as np
def CountIOU(RecA, RecB):xA = max(RecA[0], RecB[0])yA = max(RecA[1], RecB[1])xB = min(RecA[2], RecB[2])yB = min(RecA[3], RecB[3])# 计算交集部分面积interArea = max(0, xB - xA + 1) * max(0, yB - yA + 1)# 计算预测值和真实值的面积RecA_Area = (RecA[2] - RecA[0] + 1) * (RecA[3] - RecA[1] + 1)RecB_Area = (RecB[2] - RecB[0] + 1) * (RecB[3] - RecB[1] + 1)# 计算IOUiou = interArea / float(RecA_Area + RecB_Area - interArea)return iouimg = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
img.fill(255)RecA = [50,50,300,300]
RecB = [60,60,320,320]cv2.rectangle(img, (RecA[0],RecA[1]), (RecA[2],RecA[3]), (0, 255, 0), 5)
cv2.rectangle(img, (RecB[0],RecB[1]), (RecB[2],RecB[3]), (255, 0, 0), 5)IOU = CountIOU(RecA,RecB)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(img,"IOU = %.2f"%IOU,(130, 190),font,0.8,(0,0,0),2)cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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实现代码：

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