IoU(Intersection over Union 交并比)

  • 就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例。
    IoU=Area(A∩B)/Area(A∪B)

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  • 预测的结果往往就是四种情况：
    • true positive（TP） 真正 被判定为正样本，事实上也是正样本
    • false positive（FP） 假正 被判定为正样本，但事实上是负样本
    • true negative（TN） 真负 被判定为负样本，事实上也是负样本
    • false negative（FN） 假负 被判定为负样本，但事实上是正样本

第二个字母：What’s your judgement about the sample?
第一个字母：Is your judgement right(true) or not(false)?

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基于以上定义：IoU=TP/(FP+FN+TP)

mIoU（Mean Intersection over Union）均交并比

即对每个类别计算出的IoU求平均。

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其中，i表示真实值，j表示预测值，pij表示将i预测成j的数量，故上式等价于

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