在深度学习和计算机视觉领域，评估目标检测算法性能时，IOU（Intersection over Union）是一个非常重要的指标。它用于衡量预测边界框与实际边界框之间的重叠程度。简单来说，就是预测出来的区域与真实区域重合的部分占两个区域总面积的比例。这个值越高，说明模型预测的效果越好。当两个边界框完全重合时，IOU值达到最大值1；而当两个边界框完全没有交集时，IOU值为0。因此，IOU是评估模型性能的一个关键指标。计算公式如下：
IOU = 交集面积 / 并集面积 = (A ∩ B) 面积 / (A ∪ B) 面积
其中A和B分别代表预测边界框和实际边界框。
希望这篇简短的介绍能够帮助大家更好地理解IOU的概念及其重要性！🔍💡
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