GNS3使用视频: http://edu.51cto.com/lesson/id-25295.html GNS3 IOU 与VM http://www.mamicode.com/info-detail-605879.html 官方网站文档 https://gns3.com/support/docs/quick-start-guide-for-windows-us     GNS3安装与IOU转换 1.去官网(https://www.gns3.com/software/download)下载GNS…

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 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. 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…

设矩形1大小为100x100,矩形2从左上角顶点重合开始,向右滑动250个单位. c++源码(基于opencv3.4.0) float iou(const cv::Rect& r1, const cv::Rect& r2){    return float((r1&r2).area())/float((r1|r2).area());} float giou(const cv::Rect& r1, const cv::Rect& r2){    cv::Rect c=…

IoU #include <cstdio> #include <algorithm> #define re(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) using namespace std; int main(){ int T; scanf("%d", &T); while(T--){ ],y[],w[],h[]; re(i,,) scanf("%d%d%d%d", &x[i],&y[i],&am…

你如何判断对象检测算法运作良好呢?在这一节中,你将了解到并交比函数,可以用来评价对象检测算法. 一 并交比(Intersection over union ) 在对象检测任务中,你希望能够同时定位对象,所以如果实际边界框是这样的,你的算法给出这个紫色的边界框,那么这个结果是好还是坏?所以交并比(loU)函数做的是计算两个边界框交集和并集之比.两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域),而交集就是这个比较小的区域(橙色阴影表示区域),那么交并比就是交集的大小,这个橙…

如何判断对象检测算法运作良好呢? 一.交并比(Intersection over union,IoU) 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,理想情况下是完全重叠,即比值为1 一般约定,在计算机检测任务中,如果IoU≥0.5,就说检测正确.当然0.5只是约定阈值,你可以将IoU的阈值定的更高.IoU越高,边界框越精确. 二.非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS) 非极大…

Iou 的计算 我们先考虑一维的情况:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集,需要满足如下情况: 简言之,要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分,代码实现如下: class Anchor: def __init__(self, base_size=16): self.base_size = base_size # 滑动窗口的大小 if not base_si…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html 参考网址: https://github.com/deepinsight/insightface/blob/master/src/align/align_megaface.py中IOU的计算. 理解不对的地方敬请谅解. IOU是两个矩形的交集与两个矩形并集的比值(可以这样理解吧). 如下图所示: 黄色矩形起点坐标(x11,y11),终点坐标(x12,y12) 蓝色矩形起点坐标(…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def IOU1(A,B): #左上右下坐标(x1,y1,x2,y2) w=max(0,min(A[2],B[2])-max(A[0],B[0])) h=max(0,min(A[3],B[3])-max(A[1],B[1])) areaA=(A[2]-A[0]+1)*(A[3]-A[1]+1) areaB=(B[2]-B[0]+1)*(B[3]-B[1]+1) inter=w*h union=areaA+are…

Torch 两个矩形框重叠面积的计算 (IoU between tow bounding box) function DecideOberlap(BBox_x1, BBox_y1, BBox_x2, BBox_y2, BBox_gt_x1, BBox_gt_y1, BBox_gt_x2, BBox_gt_y2) x1 = BBox_x1; y1 = BBox_y1; width1 = BBox_x2 - BBox_x1; height1 = BBox_y2 - BBox_y1; x2 = BBo…