yolov5使用什么iou

Yolov5使用的是IoU（Intersection over Union）阈值，通常默认值为0.5。在目标检测中，IoU用于衡量预测框与真实框之间的重叠程度。当预测框与真实框的IoU大于设定的阈值时，认为该预测框正确地检测到了真实目标。因此，IoU阈值的设定直接影响目标检测的准确度和召回率。在Yolov5中，IoU阈值可以根据具体应用场景进行调整。

相关问题

yolov5 顯示iou

yolov5的iou是通过修改`eval_coco.py`文件中的`self.iouThrs`参数来设置的。根据引用的内容，可以看到将`self.iouThrs`设置为`np.linspace(.5, 0.95, 10, endpoint=True)`可以得到IoU为0.50到0.95的结果。因此，yolov5的iou可以根据需要进行相应的调整。

yolov5中改变iou

在YOLOv5中，可以通过更改iou（Intersection over Union）的阈值来调整目标检测算法的准确性和召回率。iou是用来评估预测框和真实框之间重叠程度的指标。默认情况下，YOLOv5使用iou阈值为0.45。

要改变iou阈值，可以在YOLOv5的配置文件中进行修改。具体来说，打开`yolov5/models/yolov5s.yaml`（或其他相应的配置文件），找到以下行：

iou_thres: 0.45  # IOU threshold for NMS

将`iou_thres`的值修改为想要的新阈值（例如0.5或0.6），然后保存文件。重新运行YOLOv5时，新的iou阈值将生效。

需要注意的是，较低的iou阈值可以提高算法的召回率，但可能会导致更多的误检。而较高的iou阈值可以提高算法的准确性，但可能会降低召回率。因此，根据具体场景和需求，可以根据实际情况调整iou阈值。