🌟YOLOv5计算IOU时的一点疑问💡
2025-03-18 23:53:32
•
来源：
导读 最近在研究YOLOv5的过程中，我对模型计算交并比（Intersection over Union, IOU）时产生了一点小疑惑。作为目标检测领域的核心技术之一
最近在研究YOLOv5的过程中，我对模型计算交并比（Intersection over Union, IOU）时产生了一点小疑惑。作为目标检测领域的核心技术之一，IOU用于评估预测框与真实框之间的重叠程度。按照官方文档，计算公式是两个框的交集面积除以并集面积。但我在实践中发现，当两个框几乎不重叠时，数值会非常小，这是否会对模型精度造成影响呢？🤔
此外，在多目标检测场景中，如何更高效地优化IOU阈值设置，以提升小目标检测的准确性呢？希望有大佬能指点迷津！🙏
如果你也有类似问题，或者对IOU的改进方案感兴趣，不妨一起探讨！🚀 人工智能 深度学习 目标检测
版权声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢您的支持与理解。
关键词：