深度学习：什么是IoU？
1、什么是iou（intersection over union）
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。iou是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围（bounding boxex）的任务都可以用iou来进行测量。为了可以使iou用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：
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）
我们的算法得出的结果范围。
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）。
2、iou的计算
iou是两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分得出的结果，通过设定的阈值，与这个iou计算结果比较。
举例如下：绿色框是准确值，红色框是预测值。
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