评价指标篇——IOU（交并比）

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。
即是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率
即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。

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）。
在这里插入图片描述
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。

基础知识：

交集：
集合论中，设A，B是两个集合，由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合，叫做集合A与集合B的交集，记作A∩B。

eg：
A={1,2,3} B={2,3,4}
A n B = {2,3}

并集：
给定两个集合A，B，把他们所有的元素合并在一起组成的集合，叫做集合A与集合B的并集，记作A∪B，读作A并B。
eg：
A={1,2,3} B={2,3,4}
A U B = {1,2,3,4}

图示：

IOU：

"""
Python实现
"""import numpy as np
def compute_iou(box1, box2, wh=False):"""compute the iou of two boxes.Args:box1, box2: [xmin, ymin, xmax, ymax] (wh=False) or [xcenter, ycenter, w, h] (wh=True)wh: the format of coordinate.Return:iou: iou of box1 and box2."""if wh == False:xmin1, ymin1, xmax1, ymax1 = box1xmin2, ymin2, xmax2, ymax2 = box2else:xmin1, ymin1 = int(box1[0]-box1[2]/2.0), int(box1[1]-box1[3]/2.0)xmax1, ymax1 = int(box1[0]+box1[2]/2.0), int(box1[1]+box1[3]/2.0)xmin2, ymin2 = int(box2[0]-box2[2]/2.0), int(box2[1]-box2[3]/2.0)xmax2, ymax2 = int(box2[0]+box2[2]/2.0), int(box2[1]+box2[3]/2.0)## 获取矩形框交集对应的左上角和右下角的坐标（intersection）xx1 = np.max([xmin1, xmin2])yy1 = np.max([ymin1, ymin2])xx2 = np.min([xmax1, xmax2])yy2 = np.min([ymax1, ymax2])## 计算两个矩形框面积area1 = (xmax1-xmin1) * (ymax1-ymin1) area2 = (xmax2-xmin2) * (ymax2-ymin2)inter_area = (np.max([0, xx2-xx1])) * (np.max([0, yy2-yy1]))　#计算交集面积iou = inter_area / (area1+area2-inter_area+1e-6)　＃计算交并比return iou