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目标检测——交并比（Intersection of Union，IoU）计算_交并比计算公式-CSDN博客
IoU通过计算两个框的交集面积与并集面积的比例来确定。 文中提供了计算IoU的步骤和Python代码示例，并展示了不同IoU值对应的不同重合程度。
IoU Loss - 知乎
IoU 是目标检测中常用的评估指标，计算预测框与真实框的交集面积与并集面积之比。 公式如下： IoU= \frac {\text {Area of Intersection}} {\text {Area of Union}} 虽然IoU能够有效衡量预测框与真实框的重叠程度，但它无法区分两个框的距离、形状、以及比例差异。
目标检测任务中的IoU计算 - 华为云社区
交集计算：找出两个边界框的交集，通过左上角和右下角坐标的最大最小值计算出相交矩形。 并集计算：通过求和各自面积并减去交集面积得到。
交并比IOU (Intersection over Union) | 赵鹏的博客
IOU指两个矩形框面积的交集和并集的比值，它是一个在特定数据集中检测相应物体准确度的测量标准。
计算机视觉中的IoU：交并比与重叠度 - 百度智能云
具体来说，我们可以计算出重叠区域的左上角和右下角的坐标，然后使用这些坐标计算出重叠区域的面积。 计算并集面积时，我们需要将A和B的面积相加，然后减去它们的交集面积。 数学公式如下：并集面积 = A的面积 + B的面积 - 交集面积。
N个圆的并集面积 (MATLAB代码)-腾讯云开发者社区-腾讯云
我首先试图在D<2R (两个圆的中心之间的D=dist)的帮助下找出哪个圆与其他圆相交，然后我试图成对计算它们之间的交点面积，从而找到并集面积。
如何计算交并比IoU | 含图片说明和伪代码实现 - 知乎
交并比的定义IoU (Intersection over Union)即交并比，定义为两个矩形框的交集面积除以并集面积。 所以计算交并比问题，可以转化为计算矩形框交集面积和并集面积问题。
【深度学习每日小知识】交并集 (IoU) - 51CTO博客
IOU的公式可以表示为： IOU = 交集面积 并集面积 IOU 值越高，表明预测区域与实际区域之间的对齐程度越好，反映出模型越准确。 交并集 (IoU) 是量化对象检测和分割中预测区域和真实区域之间重叠的基本指标。
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