浅谈Python3实现两个矩形的交并比(IoU) 一.前言 因为最近刚好被问到这个问题,但是自己当时特别懵逼,导致没有做出来.所以下来后自己Google了很多IoU的博客,但是很多博客要么过于简略,要么是互相转载的,有一些博客图和代码还有点问题,也导致自己这个萌新走了不少弯路.所以自己重新整理了看的博客,力求以更简单的方式展现这个问题的解答办法,方便日后自己回顾.如果朋友们觉得写的有问题的地方,非常欢迎大家在下面留言交流,避免因为我的问题导致读者走弯路. 二.交并比的概念及应用 假设平面坐标中有一个矩形,并且这个矩形的长和宽均分别与x轴和y轴平

python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式 解决问题: 不使用for计算两组.多个矩形两两间的iou 使用numpy广播的方法,在python程序中并不建议使用for语句,python中的for语句耗时较多,如果使用numpy广播的思想将会提速不少. 代码: def calc_iou(bbox1, bbox2): if not isinstance(bbox1, np.ndarray): bbox1 = np.array(bbox1) if not isinstance(bbox2, np.ndarray): bbox2 = np.arr

python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU) 训练完目标检测模型之后,需要评价其性能,在不同的阈值下的准确度是多少,有没有漏检,在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算. 希望能提供一些思路,如果觉得有用欢迎赞我表扬我~ IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度.系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的. 计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集,如下图: 蓝色的框是:GroundTruth 黄色的框是:Dete