目标检测 — 计算IOU
1、IOU=交集/并集
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<stdio.h>
#include <vector>
#include<string>
#include<sstream>
#include<map>
#include<set>
#include<iomanip>
#include <functional> // std::greater
using namespace std; double calcS(vector<int> num)
{
return (num[] - num[])*(num[] - num[]);
} vector<vector<double>> calcIOU(vector<vector<int>> &nums)
{
vector<vector<double>> res(nums.size(), vector<double>(nums.size(),0.0));
for (int i = ; i < nums.size(); ++i)
{
for (int j = i + ; j < nums.size(); ++j)
{ int x1 = max(nums[i][], nums[j][]);
int x2 = min(nums[i][], nums[j][]);
int y1 = max(nums[i][], nums[j][]);
int y2 = min(nums[i][], nums[j][]);
double inter_square = (x2 - x1)*(y2 - y1);
double union_square = calcS(nums[i]) + calcS(nums[j]) - inter_square;
res[i][j] = inter_square / union_square;
}
}
return res;
} int main()
{
vector<vector<int>> nums;
vector<vector<double>> res;
// 表示坐标位置,(x1,y1,x2,y2),分别是左上角和右下角的坐标
int a[][] = { { ,,, },{ ,,, },{ ,,, } };
for (int i = ; i < ; ++i)
{
vector<int> temp;
for (int j = ; j < ; ++j)
{
temp.push_back(a[i][j]);
}
nums.push_back(temp);
} res = calcIOU(nums);
for (int i = ; i < nums.size(); ++i)
{
for (int j = i + ; j < nums.size(); ++j)
cout << fixed << setprecision() <<res[i][j] << " ";
}
cout << endl;
system("pause");
return ;
}
目标检测 — 计算IOU的更多相关文章
- 【55】目标检测之IOU交并比
交并比(Intersection over union) 你如何判断对象检测算法运作良好呢?在本笔记中,你将了解到并交比函数,可以用来评价对象检测算法.在下一个笔记中,我们用它来插入一个分量来进一步改 ...
- AI佳作解读系列(五) - 目标检测二十年技术综述
计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注. 上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection ...
- 目标检测 IOU(交并比) 理解笔记
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 bound)的交叠率 ...
- 目标检测中常提到的IoU和mAP究竟是什么?
看完这篇就懂了. IoU intersect over union,中文:交并比.指目标预测框和真实框的交集和并集的比例. mAP mean average precision.是指每个类别的平均查准 ...
- 评价目标检测(object detection)模型的参数:IOU,AP,mAP
首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子,假设我们图像里面只有1个目标,但是定位出来10个框,1个正确的,9个错误的,那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算,正确率100%,但是其实 ...
- 目标检测评价标准(mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并(IoU))
1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(Fals ...
- AAAI 2020 | DIoU和CIoU:IoU在目标检测中的正确打开方式
论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提 ...
- ECCV 2018 目标检测 | IoU-Net:将IoU的作用发挥到极致
常见的目标检测算法缺少了定位效果的学习,IoU-Net提出IoU predictor.IoU-guided NMS和Optimization-based bounding box refinement ...
- 目标检测中的IOU和CIOU原理讲解以及应用(附测试代码)
上期讲解了目标检测中的三种数据增强的方法,这期我们讲讲目标检测中用来评估对象检测算法的IOU和CIOU的原理应用以及代码实现. 交并比IOU(Intersection over union) 在目标检 ...
随机推荐
- Linux中变量测试与内容替换
- Python 获取文件路径及文件目录
import os print (os.path.dirname(__file__)) print (os.path.abspath(__file__)) print (os.path.abspath ...
- python 报错——Python TypeError: 'module' object is not callable 原因分析
原因分析:Python导入模块的方法有两种: import module 和 from module import 区别是前者所有导入的东西使用时需加上模块名的限定,而后者则不需要 例: >&g ...
- vue+django前后端分析解决csrf token问题
vue-resource post数据 参考:https://www.cnblogs.com/linxizhifeng/p/8995077.html 阅读django CsrfViewMiddlewa ...
- 每天一个Linux命令(49)traceroute命令
traceroute指令让你追踪网络数据包的路由途径,预设数据包大小是40Bytes. (1)用法: 用法: traceroute [参数] [主机] (2)功能: ...
- java配置文件转义问题
场景: 配置文件config.properties 配置项cfg.regexp=\d+\t 加载配置文件代码 InputStream ins = PropManager ...
- 谷歌浏览器安装jsonview插件方法
参考https://www.cnblogs.com/whycxb/p/7126116.html,已安装成功.
- 非root权限的linux用法添加工作路径
修改~目录的bashrc文件: 1.cd 到~目录. 2.ls -a ,bashrc文件是隐藏的. 3.vim .bashrc;export PATH=$PAHT:要添加的工作路径. 4.source ...
- shell的符号总结
1.命令替换符:先执行符号内的命令 反引号``:旧格式 $():新格式 2.字符串界定符: 单引号:保持引号内 的字符的字面值. 双引号:有些情况特殊. $echo '`date`' #不会执行`da ...
- R的基础学习之数据结构
来源:http://blog.qiubio.com:8080/archives/3753/4 1.atomic vector :一维的,放置同一类型数据的数据类型 1.1创建:由c()函数 ,seq( ...