交并比(Intersection-over-Union,IoU),目标检测中使用的一个概念,是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。

深度学习-目标检测(IOU)

计算公式

深度学习-目标检测(IOU)

 附核心代码:

 1     x1 = max(cx1, gx1)
 2 
 3     y1 = max(cy1, gy1)
 4 
 5     x2 = min(cx2, gx2)
 6 
 7     y2 = min(cy2, gy2)
 8 
 9     w = max(0, (x2 - x1))
10 
11     h = max(0, (y2 - y1))
12 
13     area = w * h #C∩G的面积
14 
15     iou = area / (carea + garea - area)

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