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目标检测理论（1）———交并比（IoU）和 非极大值抑制（NMS）
1. 交并比：IoU: 1) 概念：如图有两个区域：A和B，IoU就是两个区域的相交面积 / （总面积-相交面积）； 即： IoU = A ∩ B / A υ B； 2）应用： 在目标检测中，我们首先会预测出一系列的候选框，然后使用NMS来去除一堆多余的框。这里的判断标准就是IoU大于某集合 交并补 算法 Java JDK Guava Apache CollectionUtils
Java大集合求交集的方法比较 https://www.cnblogs.com/coderzhw/p/12150677.html 利用guava找出数据的交集，并集，差集_Bass_Liang的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/Bass_Liang/article/details/81664627 java guava 集合的操作：交集、差集、并集_幻影寒狼-CSDN博客 https://blo语义分割的评价指标——PA(像素准确率)、CPA(类别像素准确率)、MPA(类别平均像素准确率)、IoU(交并比)、MIoU(平均交并比)详细总结
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Co交并差集操作
Collection提供了集合的操作方法，具体方法如下 addAll：并集retainAll：交集removeAll：差集 Set<Integer> result = new HashSet<Integer>(); Set<Integer> set1 = new HashSet<Integer>(){{ add(1); add(3); add(5); }}; Set<Integer> set2 = new HashSet<Integ交并比、非极大值抑制
1 交并比（Intersection over union） 如何判断对象检测算法运作良好呢？并交比函数，可以用来评价对象检测算法。在对象检测任务中，你希望能够同时定位对象，所以如果实际边界框是这样的，你的算法给出这个紫色的边界框，那么这个结果是好还是坏？所以交并比（loU）函数做的是计算两个边界框交集和并集408算法练习——链表交并差
链表交并差 一、问题描述 两个有序的无头节点的链表La，Lb。编写函数：如何以最优的方式找出二者的交集，并且把结果存在一个新链表中返回。 二、算法思想 定义两个指针分别遍历La和Lb，因为两个链表是有序的所以当指针pa*和pb*中值相同时，加入新链表，然后同时后移一个位置。当pa*目标检测——交并比（Intersection of Union，IoU）计算
在检测任务中，使用交并比（Intersection of Union，IoU）作为衡量指标,来描述两个框之间的重合度。这一概念来源于数学中的集合，用来描述两个集合 A A A和 B交并比 iou
交并比 在判定预测框和真实框之间的准确度的时候，我们可以用iou进行量化，如下图，黑框为真实框，红框为预测框， 并集：橙色部分面积+蓝色部分面积交集：蓝色部分面积 通过计算 交集 / 并集 的比值来量化预测结果的准确度，如果为1表示预测框和真实框重合 def box_iou(box, boxes):