目標檢測之IOU

2021-10-18 17:18:19 字數 3125 閱讀 5421

iou 作為目標檢測演算法效能 map 計算的乙個非常重要的函式。

但縱觀 iou 計算的介紹知識,都是直接給出**,給出計算方法,沒有人徹底地分析過其中的邏輯,故本人書寫該篇部落格來介紹下其中的邏輯。

iou 的全稱為交並比(intersection over union),通過這個名稱我們大概可以猜到 iou 的計算方法。iou 計算的是 「**的邊框」 和 「真實的邊框」 的交集和並集的比值。

開始計算之前,我們首先進行分析下交集和並集到底應該怎麼計算:我們首先需要計算交集,然後並集通過兩個邊框的面積的和減去交集部分即為並集,因此 iou 的計算的難點在於交集的計算。

為了計算交集,你腦子裡首先想到的方法應該是:考慮兩個邊框的相對位置,然後按照相對位置(左上,左下,右上,右下,包含,互不相交)分情況討論,來計算交集。

上圖就是你的直覺,這樣想沒有錯。但計算乙個交集,就要分多種情況討論,要是程式真的按照這邏輯編寫就太搞笑了。因此對這個問題進行進一步地研究顯得十分有必要。

讓我們重新思考一下兩個框交集的計算。兩個框交集的計算的實質是兩個集合交集的計算,因此我們可以將兩個框的交集的計算簡化為:

下面使用python來實現兩個一維集合的 iou 的計算:

def iou(set_a, set_b):

'''一維 iou 的計算

'''x1, x2 = set_a # (left, right)

y1, y2 = set_b # (left, right)

low = max(x1, y1)

high = min(x2, y2)

# intersection

if high-low<0:

inter = 0

else:

inter = high-low

# union

union = (x2 - x1) + (y2 - y1) - inter

# iou

iou = inter / union

return iou

上面,我們計算了兩個一維集合的 iou,將上面的程式進行擴充套件,即可得到兩個框 iou 計算的程式。

def iou(box1, box2):

'''兩個框(二維)的 iou 計算

注意:邊框以左上為原點

box:[top, left, bottom, right]

'''in_h = min(box1[2], box2[2]) - max(box1[0], box2[0])

in_w = min(box1[3], box2[3]) - max(box1[1], box2[1])

inter = 0 if in_h<0 or in_w<0 else in_h*in_w

union = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1]) + \

(box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1]) - inter

iou = inter / union

return iou

上節介紹了iou,及其的計算,下面我們給出其在 tensorflow 上的實現:

import tensorflow as tf

def iou_calculator(x, y, w, h, l_x, l_y, l_w, l_h):

"""calaulate iou

args:

x: net predicted x

y: net predicted y

w: net predicted width

h: net predicted height

l_x: label x

l_y: label y

l_w: label width

l_h: label height

returns:

iou"""

# convert to coner

x_max = x + w/2

y_max = y + h/2

x_min = x - w/2

y_min = y - h/2

l_x_max = l_x + l_w/2

l_y_max = l_y + l_h/2

l_x_min = l_x - l_w/2

l_y_min = l_y - l_h/2

# calculate the inter

inter_x_max = tf.minimum(x_max, l_x_max)

inter_x_min = tf.maximum(x_min, l_x_min)

inter_y_max = tf.minimum(y_max, l_y_max)

inter_y_min = tf.maximum(y_min, l_y_min)

inter_w = inter_x_max - inter_x_min

inter_h = inter_y_max - inter_y_min

inter = tf.cond(tf.logical_or(tf.less_equal(inter_w,0), tf.less_equal(inter_h,0)),

lambda:tf.cast(0,tf.float32),

lambda:tf.multiply(inter_w,inter_h))

# calculate the union

union = w*h + l_w*l_h - inter

iou = inter / union

return iou

目標檢測之 IoU

iou 作為目標檢測演算法效能 map 計算的乙個非常重要的函式 但縱觀 iou 計算的介紹知識,都是直接給出 給出計算方法,沒有人徹底地分析過其中的邏輯,故本人書寫該篇部落格來介紹下其中的邏輯。iou 的全稱為交並比 intersection over union 通過這個名稱我們大概可以猜到 i...

目標檢測之IoU

iou 交並比 是目標檢測中乙個常用的概念,通常用來衡量候選框 candidate 與真實標記框 ground truth 之間的交疊程度。定義兩個集合a和b,兩者的iou為兩者的交與兩者的並的比值,即 iou 例如圖中有兩個有重疊部分的矩形 乙個是藍色矩形a,另乙個是綠色矩形b,交疊部分用橙色表示...

目標檢測之 IoU

iou 作為目標檢測演算法效能 map 計算的乙個非常重要的函式。但縱觀 iou 計算的介紹知識,都是直接給出 給出計算方法,沒有人徹底地分析過其中的邏輯,故本人書寫該篇部落格來介紹下其中的邏輯。iou 的全稱為交並比 intersection over union 通過這個名稱我們大概可以猜到 i...