解析目标检测之IoU

目录一、IoU的简介及原理解析二、基于TensorFlow的IoU实现一、IoU的简介及原理解析

IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。

开始计算之前，我们首先进行分析下交集和并集到底应该怎么计算：我们首先需要计算交集，然后并集通过两个边框的面积的和减去交集部分即为并集，因此 IoU 的计算的难点在于交集的计算。

为了计算交集，你脑子里首先想到的方法应该是：考虑两个边框的相对位置，然后按照相对位置（左上，左下，右上，右下，包含，互不相交）分情况讨论，来计算交集。

上图就是你的直觉，这样想没有错。但计算一个交集，就要分多种情况讨论，要是程序真的按照这逻辑编写就太搞笑了。因此对这个问题进行进一步地研究显得十分有必要。

让我们重新思考一下两个框交集的计算。两个框交集的计算的实质是两个集合交集的计算，因此我们可以将两个框的交集的计算简化为：

通过简化，我们可以清晰地看到，交集计算的关键是交集上下界点（图中蓝点）的计算。

我们假设集合 A 为 [x1,x2]，集合 B 为 [y1,y2]。然后我们来求AB交集的上下界限。

交集计算的逻辑

交集下界z1:max(x1,y1) 交集上界z2:min(x2,y2) 如果z2-z1小于0，则说明集合 A 和集合 B 没有交集。

下面使用Python来实现两个一维集合的 IoU 的计算：

def iou(set_a, set_b): ’’’ 一维 iou 的计算 ’’’ x1, x2 = set_a # (left, right) y1, y2 = set_b # (left, right)low = max(x1, y1) high = min(x2, y2) # intersection if high-low<0:inter = 0 else:inter = high-low # union union = (x2 - x1) + (y2 - y1) - inter # iou iou = inter / union return iou

上面，我们计算了两个一维集合的 iou，将上面的程序进行扩展，即可得到两个框 IoU 计算的程序。

def iou(box1, box2): ’’’ 两个框（二维）的 iou 计算注意：边框以左上为原点box:[top, left, bottom, right] ’’’ in_h = min(box1[2], box2[2]) - max(box1[0], box2[0]) in_w = min(box1[3], box2[3]) - max(box1[1], box2[1]) inter = 0 if in_h<0 or in_w<0 else in_h*in_w union = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1]) + (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1]) - inter iou = inter / union return iou二、基于TensorFlow的IoU实现

上节介绍了IoU，及其的计算，下面我们给出其在 TensorFlow 上的实现：

import tensorflow as tfdef IoU_calculator(x, y, w, h, l_x, l_y, l_w, l_h): '''calaulate IoU Args: x: net predicted x y: net predicted y w: net predicted width h: net predicted height l_x: label x l_y: label y l_w: label width l_h: label heightReturns: IoU '''# convert to coner x_max = x + w/2 y_max = y + h/2 x_min = x - w/2 y_min = y - h/2 l_x_max = l_x + l_w/2 l_y_max = l_y + l_h/2 l_x_min = l_x - l_w/2 l_y_min = l_y - l_h/2 # calculate the inter inter_x_max = tf.minimum(x_max, l_x_max) inter_x_min = tf.maximum(x_min, l_x_min) inter_y_max = tf.minimum(y_max, l_y_max) inter_y_min = tf.maximum(y_min, l_y_min) inter_w = inter_x_max - inter_x_min inter_h = inter_y_max - inter_y_mininter = tf.cond(tf.logical_or(tf.less_equal(inter_w,0), tf.less_equal(inter_h,0)), lambda:tf.cast(0,tf.float32), lambda:tf.multiply(inter_w,inter_h)) # calculate the union union = w*h + l_w*l_h - interIoU = inter / union return IoU

以上就是解析目标检测之IoU的详细内容，更多关于目标检测IoU的资料请关注好吧啦网其它相关文章！