常考题 | IoU 计算
IoU 的计算是面试时常考题,原理简单,但由于没有准备很可能会在面试时,无法正确写出来,今天我们就一起来好好写写。
在深度学习领域中,目标检测是一个活跃的研究课题。在一个图像/框架中的对象是检测一个简单的框周围绘制他们。在对象周围绘制框的任务称为边界框。边界框只是图像中对象的(x-y)坐标。这些坐标在图像中唯一定义对象。现在,图像中对象的边界框主要是手工标记的,可以称为 Ground Truth 框。深度学习模型预测了物体周围的一个边界框,称为预测边界框。
IOU 用于计算区域交集面积除于区域并集面积
帮助理解的图:
来源:https://blog.csdn.net/briblue/article/details/91366128
为了求交集,实际上是计算这两个点的坐标。
情况(1)
因为在计算IoU时, A 和 B沿着对角线互换位置并没不会改变最终的计算结果。
因此上述的四种情况,可以简化成两种来考虑,而另一种则可以计算下面两点的位置来计算交集面积
情况(2)
而实际上上面两种情况的计算方法时一样的。
具体代码:
# boxA 存储的是边界框的左上顶点坐标和右下顶点坐标
# boxA=[x1,y1,x2,y2]
def iou(boxA, boxB):
# 计算重合部分的上下左右4个边的值,注意最大最小函数的使用
left_max = max(boxA[0],boxB[0])
top_max = max(boxA[1],boxB[1])
right_min = min(boxA[2], boxB[2])
bottom_min = min(boxA[3], boxB[3])
# 计算重合部分的面积
inter = max(0,(right_min-left_max)) * max(0, (bottom_min-top_max)) # 宽*高
Sa = (boxA[2]-boxA[0])*(boxA[3]-boxA[1])
Sb = (boxB[2]-boxB[0])*(boxB[3]-boxB[1])
# 计算所有区域的面积并计算 iou
union = Sa+Sb-inter
iou = inter/union
return iou
if __name__ == "__main__":
boxA = [0,0,5,5]
boxB = [1,1,6,6]
print(iou(boxA,boxB)) # inter = 16 union=34
boxA = [0,0,5,5]
boxB = [5,5,6,6]
print(iou(boxA,boxB)) # inter = 0 union=26
IOU的一般门槛可以是0.5。这可能因问题的不同而不同。通常IOU>0.5被认为是一个很好的预测。示意图
参考链接
https://blog.csdn.net/briblue/article/details/91366128
https://medium.com/@nagsan16/object-detection-iou-intersection-over-union-73070cb11f6e
https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/
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