IoU

<p>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。首先需要得到两个值： （1）ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的大概范围） （2）predicted bounding boxes（我们的算法得出的检测物体的框）。 也就是说，这个标准用于测量真实和预测之间的相关度，相关度越高，该值越高。如下图所示。绿色标线是人为标记的正确结果（ground-truth），红色标线是算法预测的结果（predicted）。 &lt;center&gt;&lt;img src=&quot;<a href="https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=ba778390fe29477ade394e5964c47157&amp;file=file.png&quot">https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=ba778390fe29477ade394e5964c47157&amp;file=file.png&quot</a>; width=&quot;50%&quot; height=&quot;auto&quot;&gt;&lt;/center&gt; IOU = 两个框的交集/两个框的并集 &lt;center&gt;&lt;img src=&quot;<a href="https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=bafb5c7bf9d248a9438b678decc7dd0a&amp;file=file.png&quot">https://www.showdoc.com.cn/server/api/attachment/visitFile?sign=bafb5c7bf9d248a9438b678decc7dd0a&amp;file=file.png&quot</a>; width=&quot;50%&quot; height=&quot;auto&quot;&gt;&lt;/center&gt;</p>