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Iou 的計算 我們先考慮一維的情況:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 與 \(B\) 有交集,需要滿足如下情況: 簡言之,要保證 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那個減去它們中的最小值中最大的那個即可獲得公共部分,代碼 ...
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 ...
/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 ...
Torch 兩個矩形框重疊面積的計算 (IoU between tow bounding box) ...