SDS-Hb测定法,sdshb测定法中文叫什么
Iou http://www . Sina . com/(intersection-over-union，IOU))在物体检测区域，通常指图像中两个块的面积的交比。给定两个块C，g，有：
Iu(c，g )=area) c) area) g) area) c) area) g)其中area) c)表示正方形盒子C的面积，其余相同。块c的面积由图3中的iou(c，g) (frac (area (c (c)大帽面积)g) (area (c (c)大杯面积)g)表示，其中area (c) c)还包括iou(c，g)=area (c)
交并比:在目标检测算法中，以Faster_Rcnn为例，模型对一幅图像预测生成多个锚点(预测块)。这些预测块关系到如何判断哪个主播是真的。
框中，通过计算它们之间的iou值。通常，还会指定iou阈值(iou_threshold)。如果预测框与真实框之间的IOU值大于iou_threshold，则说明预测框与真实框具有相同的属性(如品类、前景)。
python实现:
Bbox_a通常代表一个图片模型预测的锚点，bbox_b代表这个图片对应的真实盒子。当然，具体函数传值的时候把两者互换一下也无妨，只要注意最终函数返回矩阵中的行列对应就可以了。
BBOX _ IOU (BBOX _ A，BBOX _ B): 计算两组盒子之间的IOU值。Bbox_a:一个numpy.ndarray类型的二维数组，形状为(n，4)，其中n表示BBOX _ A中包含的盒子个数，bbox_b:一个numpy.ndarray类型的二维数组，形状为(k，4)，其中k表示bbox_b中包含的盒子个数，4表示每个盒子的坐标，依次表示y _ min和x _ 3。这个函数需要计算的是bbox_a中每个盒子和bbox_b中每个盒子的IOU值，所以最终返回的数组形状是(n，K)计算包围盒之间的并集交集(IOU)。IoU的计算方法是交点面积与并集面积之比。此函数接受obj:` numpy.ndarray 和obj:`cupy.ndarray 作为输入。请注意：obj:`bbox_a 和obj:`bbox_b 需要是相同的类型。输出的类型与输入的类型相同。Args: bbox_a (array):一个数组，其形状为：math:`(N，4)`。math:`N 是边界框的数量。dtype应该是：obj:` numpy . float 32 `. bbox _ b(array):一个类似于：obj:`bbox_a 的数组，其形状是：math:`(K，4)`。dtype应该是：obj:` numpy . float 32 ` . Returns:array:一个数组，其形状为：math:`(N，K)`。\ index:math:`( n，k)处的元素包含介于以下两者之间的白条：math:obj:` bbox _ a 中的第` n `个边界框和obj:`bbox_b 中的math:k `个边界框。 if bbox_a.shape[1]！=4或bbox_b.shape[1]！=4: raise IndexError #左上tl=np.maximum(bbox_a[:None，2]，bbox_b[:2]) #右下br=np.minimum(bbox_a[:None，2:]，bbox_b[:2:]) area_i=np.prod(br - tl，axis=2) * (tl br)。all(axis=2)area _ a=NP . prod(bbox _ a[:2:] - bbox_a[:2]，axis=1) area_b=np.prod(bbox_b[:2:]-bbox _ b [:2]，axis=1)返回area _ i/(area _ a [:none] area _ b-area _ i) NMS非极大值抑制(NMS)，在目标检测领域，以Faster_Rcnn算法为例，Rcnn算法
显然，上图不会作为最终的预测结果，因为重叠的方框太多(即方框之间的IOU值过大)。此时只需采用NMS算法进行优化，优化结果如下图所示：
一般来说，NMS的算法思想就是:如果两个盒子之间的IOU值大于设定的阈值，则可以认定这两个盒子属于同一种盒子(识别的目标是相同的)。很明显，需要去掉得分较低的方框。整个算法需要做的就是重复上述过程，直到什么都不能去掉。
详细过程请参考FasterRcnn作者给出的python版本的nms代码。此外，还可以直接调用pytorch(=1.2.0)和torchvision(=0.3)中封装的nms函数。
来自火炬视觉。ops导入nms keep=nms (boxes，scores，iou _ threshold) #返回的keep表示为NMS后保留的盒子的索引值，keep的中间索引值为#len(keep)=len(boxes)#按分数降序排列。通过以下操作可以得到特定nms后的box=box[keep]参数：。
box(tensor[n，4])边界框坐标。格式：(x1，y1，x2，y2)分数(张量[n])边界框分数IOU _ threshold(float)IOU过滤阈值参考：
fast-RCNN详解及torchvision源代码解读(五):NMS(非最大抑制)
torchvision.ops.nms的意外行为
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