Iou=0.5：095

时间: 2023-08-23 14:10:14 浏览: 107
IoU=0.5:0.95表示在计算APs、APm、APl时，使用的IoU阈值范围是从0.5到0.95，步长为0.05。这意味着只有当检测框与真实框的IoU大于等于0.5时，才会被认为是正确检测到的目标。而IoU越高，表示检测结果与真实结果的重叠程度越高。所以在这个范围内，IoU阈值越低，判定为正确检测的目标就越多，相应的Average Precision (AP)也就越高。\[2\] 如果你想更改IoU阈值为0.5，你需要下载pycocotools的源码并进行修改。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [yolov8计算iou=0.5下的APs、APm、APl](https://blog.csdn.net/nyj_ouc/article/details/130890037)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [目标检测结果IOU不同取值的含义 IoU=0.50与IoU=0.50:0.95](https://blog.csdn.net/baidu_41774120/article/details/129816948)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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iou_threshold = 0.5 # 初始化预测正确和预测错误的边界框数量 num_true_positives = 0 num_false_positives = 0 # 统计真实标签中的边界框数量 num_ground_truth_boxes = 0 for image_id in real_labels.keys(): ...

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