关键词：
IOU是指两个bounding box的重合程度。
其中矩形框A和B的IOU=A∩B/A∪B,实际运算是对应的面积比较。
目标检测——iou计算(代码片段)
Iou的计算我们先考虑一维的情况：令\\(A=[x_1,x_2],B=[y_1,y_2]\\)，若想要\\(A\\)与\\(B\\)有交集，需要满足如下情况：简言之，要保证\\(A\\)和\\(B\\)的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分，代码实现如... 查看详情
yolo目标检测之iou计算及其衍变体(代码片段)
IOU损失函数目前主要应用于目标检测的领域，其演变的过程如下：IOU-->GIOU-->DIOU-->CIOU损失函数，每一种损失函数都较上一种损失函数有所提升。下面来具体介绍这几种损失函数。IOU(IntersectionoverUnion)IoU就是我们... 查看详情
目标检测中的评价指标map以及coco评价标准(代码片段)
pycocotools安装Linux:pipinstallpycocotools;Windows:pipinstallpycocotools-windows训练过程中输出值AveragePrecision(AP)@[IoU=0.50:0.95|area=all|maxDets=100]=0.534AveragePrecision(AP)@[IoU&# 查看详情
目标检测评价指标总结
...标，模型的检测速度和非极大值抑制的相关方面来学习下目标检测中的评价指标。交并比IoU是英文intersectionoverunion的简写，意思是检测结果的矩形框与样本标注的矩形框的交集与并集的比值。如下图：上图中假设A为模型的检测... 查看详情
深度学习目标检测回归损失函数合集：smoothl1/iou/giou/diou/ciouloss
目标检测任务的损失函数由ClassificitionLoss和BoundingBoxRegeressionLoss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来BoundingBoxRegressionLossFunction的演进过程，其演进路线是SmoothL1Loss—>IoULoss—>GIoULoss —>DIoULoss —&... 查看详情
目标检测：nms和计算map时的置信度阈值和iou阈值
在目标检测问题中，好几处地方使用了阈值这个限制指标，主要有：1.NMS操作之前用到的置信度阈值a；2.NMS进行时用到的IoU阈值b；3.计算某类别AP时，统计TP,FP个数前，用到置信度阈值c；4.计算某类... 查看详情
检测评价函数intersection-over-union（iou）
1、概念在目标检测的评价体系中，有一个参数叫做 IoU ，简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率。具体我们可以简单的理解为：即检测结果(DetectionResult)与 GroundTruth 的交集比上它们的并集，... 查看详情
intersection-over-union(iou:交并比)
在目标检测的评价体系中，有一个参数叫做IoU(交并比)，即模型产生的目标窗口与原来标记窗口的交叠率。可以简单理解为：检测结果(DetectionResult)与GroundTruth的交集比上它们的并集，即为检测的准确率IoU：用公式表示为：理想情... 查看详情
目标检测评价指标
转：https://blog.csdn.net/syoung9029/article/details/56276567 召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（AP），交除并（IoU） 摘要在训练YOLOv2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘... 查看详情
iou
IOU：交集和并集之比：预测检测框和实际目标框的交集和并集之比。 查看详情
目标检测回归损失函数iougioudioucioueioufocaleioualphaiou损失函数分析(代码片段)
目标检测回归损失函数IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、FocalEIOU、alphaIOU损失函数分析一、IOULoss2016文章《UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork》中提出了IOULoss将4个点构成的box看成一个整体做回归。函数特性IOULoss的定义是先求出预测框和真实... 查看详情
目标检测算法-softnms
NMS是常用的目标检测后处理算法，但是NMS对于密集目标的检测就有小问题了，因为NMS是对其他box的IOU与当前最大Confidence的box的IOU进行比较，如果大于一定的阈值，就将当前这个Confidence最大的box周围满足条件的box给去掉。NMS存在... 查看详情
目标检测中各种iou说明(代码片段)
一、说明IoU损失是目标检测中最常见的损失函数，表示的就是真实框和预测框的交并比。二、代码实现importmathdefbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):#ReturnsIntersectionoverUnionIoU(n,1)ofbox1(n,4)tobox2(... 查看详情
yolo目标检测实战项目『原理篇』
参考技术A在目标检测中，IoU为预测框(Prediction)和真实框(Groundtruth)的交并比。如下图所示，在关于小猫的目标检测中，紫线边框为预测框(Prediction)，红线边框为真实框(Groundtruth)。在目标检测任务中，通常取IoU≥0.5，认为召回。如... 查看详情
目标检测评价指标（一文看懂）
目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，mAP 看了一些介绍目标检测评价指标的文章，在此做一个小总结，供大家参考。文章目录目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，... 查看详情
keras深度学习实战（13）——目标检测基础详解(代码片段)
Keras深度学习实战（13）——目标检测基础详解0.前言1.目标检测概念2.创建自定义目标检测数据集2.1windows2.2Ubuntu2.3MacOS3.使用选择性搜索在图像内生成候选区域3.1候选区域3.2选择性搜索3.3使用选择性搜索生成候选区域4.交并... 查看详情
wise-iou作者导读：基于动态非单调聚焦机制的边界框损失(代码片段)
...ingMechanismGithub：https://github.com/Instinct323/wiou摘要：目标检测作为计算机视觉的核心问题，其检测性能依赖于损失函数的设计。边界框损失函数作为目标检测损失函数的重要组成部分，其良好的定义将为目标检测模... 查看详情
目标检测|经典算法cascader-cnn:delvingintohighqualityobjectdetection
...码地址:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnnIntroduction?目前的目标检测算法大都使用$u=0.5$的IoU阈值来定义正负样本，这是相当宽松的阈值，导致detector产生许多干扰的bndbox。如图(a)，许多人们认为大概率是负样本的框其实IoU都大于0.5... 查看详情