https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81629492 計算兩個矩形的交並比，通常在檢測任務里面可以作為一個檢測指標。你的預測bbox和groundtruth之間的差異，就可以通過IOU來體現。 #!/usr/bin/env ...

IoU公式 重合程度通過檢測評價函數IoU（Intersection over Union）來判斷，IoU計算公式如下： 參數說明： python實現IoU源碼： ...

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實現如下： 先創建一個可以用來做運算的計算器，然后在此基礎上計算二維的 IoU，即 下面舉一 ...

/align_megaface.py中IOU的計算。 理解不對的地方敬請諒解。 IOU是兩個矩形的交集與兩個矩形並集的比值（ ...

Bounding Box的數據結構為（xmin,ymin,xmax,ymax） 輸入：box1,box2 輸出：IOU值 ...

前言 在目標檢測中用交並比（Interection-over-unio，簡稱 IOU）來衡量兩個邊界框之間的重疊程度，下面就使用 numpy 和 pytorch 兩種框架的矢量計算方式來快速計算各種情況下的 IOU。 一對一 先來計算最簡單的單框對單框的交並比。假設兩個預測框 \(b_0 ...

我以為只有box能計算iou值，但我看了maskrcnn后，發現該模型對mask進行了iou的計算，該方法巧妙之處在於 mask1與mask2必須有相同的height and width，而后在同一個位置的值累加，即交叉面積，而后將mask1與mask2 所有值累加為並集，而后計算類似於box ...