yolov8中iou是什么

在YOLOv8（You Only Look Once version 8）中，IOU，全称Intersection over Union，是一种用于评估目标检测算法性能的重要指标。它衡量的是预测的bounding box（边界框）与真实标签box之间的重叠程度。具体计算方法是预测框和真实框的交集面积除以它们并集面积。

- **交集（Intersection）**：两个框重叠部分的面积。
- **并集（Union）**：预测框和真实框面积之和，即两者完全覆盖的区域。

IOU值范围通常在0到1之间，其中：
- **0** 表示没有重叠，误检或漏检；
- **接近1** 表示完美匹配，精度高；
- **0.5** 以上一般认为是准确的匹配，常用于设置检测阈值。

在YOLOv8训练过程中，IOU作为损失函数的一部分，用于优化网络参数，使其学习如何生成与真实标签更接近的预测框。较高的IOU意味着模型的预测效果更好。