python目標(biāo)檢測(cè)IOU的概念與示例
學(xué)習(xí)前言
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用還有許多，目標(biāo)檢測(cè)就是其中之一，目標(biāo)檢測(cè)中有一個(gè)很重要的概念便是IOU
什么是IOU
IOU是一種評(píng)價(jià)目標(biāo)檢測(cè)器的一種指標(biāo)。
下圖是一個(gè)示例：圖中綠色框?yàn)閷?shí)際框（好像不是很綠……），紅色框?yàn)轭A(yù)測(cè)框，當(dāng)我們需要判斷兩個(gè)框之間的關(guān)系時(shí)，需要用什么指標(biāo)呢？
此時(shí)便需要用到IOU。
計(jì)算IOU的公式為：
可以看到IOU是一個(gè)比值，即交并比。
在分子部分，值為預(yù)測(cè)框和實(shí)際框之間的重疊區(qū)域；
在分母部分，值為預(yù)測(cè)框和實(shí)際框所占有的總區(qū)域。
交區(qū)域和并區(qū)域的比值，就是IOU。
IOU的特點(diǎn)
與分類任務(wù)不同，我們的預(yù)測(cè)框的坐標(biāo)需要去匹配實(shí)際框的坐標(biāo)，而坐標(biāo)的完全匹配是不現(xiàn)實(shí)的。因此，我們需要定義一個(gè)評(píng)估指標(biāo)，獎(jiǎng)勵(lì)那些與匹配框匹配較好的預(yù)測(cè)框。
全部代碼
本文將畫出兩個(gè)矩形框，并計(jì)算他們的IOU。
效果如下：
import cv2
import numpy as np
def CountIOU(RecA, RecB):
xA = max(RecA[0], RecB[0])
yA = max(RecA[1], RecB[1])
xB = min(RecA[2], RecB[2])
yB = min(RecA[3], RecB[3])
# 計(jì)算交集部分面積
interArea = max(0, xB - xA + 1) * max(0, yB - yA + 1)
# 計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的面積
RecA_Area = (RecA[2] - RecA[0] + 1) * (RecA[3] - RecA[1] + 1)
RecB_Area = (RecB[2] - RecB[0] + 1) * (RecB[3] - RecB[1] + 1)
# 計(jì)算IOU
iou = interArea / float(RecA_Area + RecB_Area - interArea)
return iou
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
img.fill(255)
RecA = [50,50,300,300]
RecB = [60,60,320,320]
cv2.rectangle(img, (RecA[0],RecA[1]), (RecA[2],RecA[3]), (0, 255, 0), 5)
cv2.rectangle(img, (RecB[0],RecB[1]), (RecB[2],RecB[3]), (255, 0, 0), 5)
IOU = CountIOU(RecA,RecB)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img,"IOU = %.2f"%IOU,(130, 190),font,0.8,(0,0,0),2)
cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
以上就是python目標(biāo)檢測(cè)IOU的概念與示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python目標(biāo)檢測(cè)IOU的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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