多个盒子的IoU

是指在目标检测任务中，用于衡量两个边界框（盒子）之间重叠程度的指标。IoU是Intersection over Union的缩写，即交并比。

在计算IoU时，首先需要计算两个边界框的交集面积（Intersection），然后计算两个边界框的并集面积（Union），最后将交集面积除以并集面积即可得到IoU值。IoU的取值范围在0到1之间，值越大表示两个边界框的重叠程度越高。

IoU在目标检测任务中具有重要的应用，常用于评估检测算法的准确性和性能。通过设定一个IoU阈值，可以判断一个检测结果是否与真实目标匹配。通常情况下，当IoU大于等于设定的阈值时，认为检测结果是正确的。

腾讯云提供了一系列与目标检测相关的产品和服务，例如：

腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tii）：提供了丰富的图像识别能力，包括目标检测、人脸识别、文字识别等功能。
腾讯云视频智能分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）：提供了视频智能分析的能力，包括目标检测、行为分析、人脸识别等功能。
腾讯云物体追踪（https://cloud.tencent.com/product/ot）：提供了物体追踪的能力，可以实时跟踪视频中的目标物体。

以上是腾讯云提供的一些与目标检测相关的产品和服务，可以帮助开发者在云计算领域进行目标检测任务的开发和部署。

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多个盒子的IoU

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如何获得这两个组之间的IoU (交集超过并集)？我知道这是获取两个盒子的IoU的方法： p1.intersection(p2).area/ p1.union(p2).area 我不知道如何为下面这样的两组盒子做这件事： ?

浏览 15提问于2019-12-13得票数 0

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如何计算一个img内多个包围盒的借条？

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我要做的就是画个盒子来检测这些车。其他人也在做同样的事情。我的结果是car1，car2，car5，car6，某人的结果是car1，car3，car5，car5，car7。(carx是这个img中#x猫的坐标)现在我想找到一种方法来评估我们的结果之间的相似性。如果我们都只找到一辆车，这很容易，

浏览 4提问于2020-05-20得票数 1

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在深度学习对象检测中，如何计算真阳性(TP)？

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问题1:假设模型预测了盒子A和盒子B，绿色的盒子是真实的盒子。框A和框B以及实际框的IOU大于阈值。A和B都由NMS处理。在计算TP时，A框和B框是计算一个TP还是两个TP？问题2:绿框是实框，黑框是预测框，预测框和两个实框的借条大于阈值。计算TP时，这是一个TP还是两个TP？

浏览 31提问于2021-03-10得票数 0

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为了解决这个问题，我创建了一个yolov2模型，如本文所述，具有本文本身提到的损失函数。在早期阶段，我面临着Nan损失的问题，因为本地化损失，因此训练不稳定。目前我面临的问题是对象置信度分数非常低，因为我正在处理face-no_face数据集，推理过程中的类分数是1.0，但对于许多只包含一个人脸的实例，对象置信度分数非常低，更不用说一张图像中的多个人脸了。虽然在训练时累积损失在0.06左右饱和，但在推断时，有一个非常少的置信度得分的全

浏览 41提问于2020-02-12得票数 1

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计算包围盒预测的IOU

我有图像中给出的这两个边框。1= 0.23072851 0.44545859 0.56389928 0.67707491方框2= 0.22677664 0.38237819 0.85152483 0.75449795我现按以下计算欠条： """ Implement the intersection overiou = inter_area / union

浏览 1提问于2019-11-22得票数 3

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具有单一指标IoU的多输出回归

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我有用户谁分割图像上的对象由盒子[Xmin, Ymin, Xmax, Ymax]我需要改进用户的标签，试图预测真实的盒子。指标是用户的标签和真实标签之间的IoU (联合交集)。解决这个问

浏览 0提问于2019-07-12得票数 0

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Yolo v1在训练过程中的包围盒

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在测试阶段，我们可以使用NMS算法来去除一个对象的多个检测。 ( 1)我们什么时候把图像划分成一个网格？事实上，当我读到论文时，他们提到要分割图像，但是当我看到网络的架构时，我们似乎有两部分:卷积层和FC层。这是否意味着网络在输出边框时“自然”地做到了这一点？网格7x7的大小，它是专门用于卷积部分的吗？我们指定一个预测器“负责”预测一个对象，根据该对象的预测具有最大的电流IOU和地面真相。这导致了边框预测器之间的专业化。每个预测

浏览 0提问于2018-04-07得票数 9

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对于YOLO损失函数，为了获得术语1 1objij的值，执行了什么计算？

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我试图了解如何计算圆圈词的值，我需要比较的输入/输出是什么？假设我对第一个单元格，第一个边界框(yolov1 =2个bbs)的预测值是[.7, 0.5, 0.3, 0.1, 0.1][pr, x, y, W, H]这就意味着公式是这样的 5* (1或0) ((0.6 - .5)^2 + (0.4 -0.3)^

浏览 0提问于2019-07-31得票数 4

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tensorflow获得最大IOU的盒对，但丢弃所有零的盒

这个问题是由这个问题()构建的。我发现丢弃所有零的盒子特别困难，所以我发布了一个新的。iou_single_box(box1, box2)：box1和box2都是(4,)形状的。iou

浏览 0提问于2018-05-28得票数 0

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在TensorFlow中，min_score_thresh是否与IoU相关？

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对象检测过程中的最小分数阈值可以更改，我想知道这个值是否与IoU值相关，因为它默认为0.5 (用于IoU的传统值)。

浏览 0提问于2021-04-21得票数 0

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如何解释快速rcnn度量？

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我遵循这个教程来微调更快的RCNN模型，在训练过程中产生了很多统计数据，但是我不知道如何解释它们。这是输出的一个例子。IoU metric: bbox AveragePrecision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | ma

浏览 0提问于2021-03-29得票数 0

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为什么NMSboxes不删除多个边框？

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首先是我的代码： height, width, channels = image.shapecv2.putText(image, label, (x, y + 30), font, 2, color, 3)我的问题是:难道cv2.dnn.NMSBoxes不应该消除多个边框吗？那么，为什么我仍然像下面的示例那样获得输出：我所期望的是如下所示:

浏览 0提问于2021-03-19得票数 6

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如何通过Pytorch更改Faster R-CNN中"maxdets“的值？

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我正在pytorch上实现一个更快的RCNN网络。我已经学习了下一个教程。 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.235 AveragePrecision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ]

浏览 119提问于2020-05-05得票数 0

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Tensorflow联合非最大值抑制图像候选区域

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我想在图像的一组窗口中运行组合的非最大抑制。我使用tensorflow中的tf.image.combined_non_max_suppression，如下所示： import matplotlib.pyplot as pltboxes=boxes2,max_output_size_per_class=10,iou_thre

浏览 40提问于2020-08-04得票数 1

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如何使用psql命令脚本编译包

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我们正在创建一个包装脚本(此脚本将用于设置db，即创建模式、创建表、创建包等)，该脚本将在其中调用多个脚本。这就是我们如何在包装脚本中创建包的条目。这个pkg由多个程序组成。I RPT_glossary_pop_pkg.sqlQUERY -- Package: grs_rpt.grs_rpt_glossary_country_

浏览 0提问于2013-07-12得票数 0

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Python中的FROC实现

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我有一个系统，它可以预测页面中框的位置。在下图中，绿色矩形是正确的位置(标签)，红色矩形是预测位置。很明显，当所有的红色矩形几乎都位于绿色矩形的相同位置时，系统的性能最佳。我的问题是，如何为这样的系统绘制FROC (自由响应ROC)曲线，以获得预测器的灵敏度。在这类问题中，真阳性、假阳性等是如何定义的。

浏览 0提问于2020-05-20得票数 2

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