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Bookmark or Share- IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数的那点事儿 - 知乎 - 知乎专栏一、IOU (Intersection over Union) 1. 特性 (优点) IoU就是我们所说的 交并比 ，是目标检测中最常用的指标，在 anchor-based的方法 中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框（predict box）和ground-truth的距离。. IoU = \frac {\left| A\cap B \right|} {\left| A\cup B ...
- 深度学习中的IoU概念理解_iou是什么意思-CSDN博客IoU是Intersection of Union的缩写，中文意思为：并集交点 IoU表示真实框和预测框的重合程度，取值区间为[0,1]，IoU值越大，表明两个框重合越好 IoU的计算公式： IoU代码(python)： def iou(boxA,boxB): #计算重合部分的上、下、左、右4个边的值，注意最大最小函数的使用 left ...
- 目标检测基础模块之IoU及优化 - 知乎 - 知乎专栏IoU其实是Intersection over Union的简称，也叫‘交并比’。IoU在目标检测以及语义分割中，都有着至关重要的作用。 首先，我们先来了解一下IoU的定义： IoU=\frac{|A∩B|}{|A∪B|}\\ 直观来讲，我们可以把IoU的值定为为两个图形面积的交集和并集的比值，如下图所示：
- 《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU-阿里云开发者社区IOU的全称为交并比（Intersection over Union），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率，即它们的交集和并集的比值。
- 目标检测-Iou(交并比)理解-CSDN博客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。只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxes)的任务都可以用IoU来进行测量。IoU算法是使用最广泛的算法，大部分的检测算法都是
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