Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
深度学习中的IoU概念理解
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
深度学习
iou
GIoU详解
Generalized Intersection over Union A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 一 动机 在目标检测任务中 回归loss相同的情况下 IoU却可能大不相
目标检测
Giou
iou
目标检测中的MAP(无抄袭)
个人理解 如果写的有问题可以留言交流 转载请标明出处 谢谢 参考链接 内含代码 https github com rafaelpadilla Object Detection Metrics 人家写的比我好 我只是用中文把理论小总结一下 懒
map
AP
Precision and recall
iou
使用Python计算四边形与拟合四边形的最大交并比IOU
写这篇博客源于博友的提问将介绍如何使用python计算四边形与拟合四边形的最大交并比IOU 要想IOU 交集面积 并集面积 最大 由于交集是源轮廓本身面积是固定的 则需要并集面积小 可以近似相当于求轮廓的最小面积外接四边形 可以近似考虑用r
Python OpenCV 图像处理
Python OpenCV
python
iou
最小面积外接矩形
IOU(Intersection Over Union) 概念清晰图解 + python代码示例
IOU Intersection Over Union 交并比 Intersection over Union IoU 目标检测中使用的一个概念 是产生的候选框 candidate bound 与原标记框 ground truth boun
视觉基础
IOU(Intersection Over Union)
Pytorch
iou
object detection
八、使用代码对道路结果进行后处理及iou优化步骤详解
老师又给我画了大饼 没办法 只能按照他们的想法做个尝试 上一篇的方法还没进行下去 就被叫停 又更新了一个新的想法 这里记录一下 我的尝试过程 一 图片膨胀 首先使用代码对道路进行膨胀 这里的代码 import cv2 import nump
iou
使用代码对道路结果进行后处理及
优化步骤详解
yolo论文中IOU/AP/MAP/NMS概念详解
之前在只看了一遍吴恩达神经网络下写了一篇Darknet yolov2的综述 xff0c 最近接着往下学时发现很多基础的概念不是很懂 xff0c 所以这篇解决一下寸疑问题 1 卷积滑动窗口 滑动窗口大家都了解的 xff0c 从图片的左上角开始
YOLO
iou
map
NMS
概念详解
深度学习解释:Precision、Recall、IoU、Ap/mAp
深度学习的指标都是 xff08 APAverage Precision xff09 二分类情况下的Precision xff08 查重率 xff09 和Recall xff08 查全率 xff09 对于二分类问题 xff0c 可将样例根据其
precision
recall
iou
map
深度学习解释
IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization
Motivation 从这张图里面可以很好地看出来作者的出发点 xff0c 即在目标检测里面 xff0c 分类的分数其实并不能够准确地反应框是否准确 像上面 xff0c 都是分类分数高 xff0c 而iou低的case 而真正iou高的框
iou
aware
single
Stage
object
详解各种iou损失函数的计算方式(iou、giou、ciou、diou)
本文主要是理解各个回归损失函数的区别和改进 xff0c 其实最主要的还是这些损失函数在yolo中起到了非常大的作用 xff0c 包括从最原始的yolov3中引入 xff0c 到v4 v5中变成真正的官方损失函数 xff0c 确实很有效 本文
iou
Giou
ciou
diou
详解各种