车位检测中,判断多帧图像检测出的车位是否是同一个车位.计算其IOU. 判断一个点是否在一个四边形内 Approach : Let the coordinates of four corners be A(x1, y1), B(x2, y2), C(x3, y3) and D(x4, y4). And coordinates of the given point P be (x, y) Calculate area of the g
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf 摘要 在目标检测的评测体系中，IoU是最流行的评价准则。然而，在对边界框的参数进行优化时，常用到距离损失，而按照IOU的标准则是取其最大值，二者之间是有一定差别的。对一个标准进行优化的目标函数是其标准本身。比如，对于2D
Iou 的计算 我们先考虑一维的情况：令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\)，若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集，需要满足如下情况： 简言之，要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分，代码实现如下： class Anchor: def __init__(self, bas
#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1: (y0, x0, y1, x1), which reflects (top, left, bottom, right) :param rec2: (y0, x0, y1, x1) :return: scal
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression https://mp.weixin.qq.com/s/kJfitOheQB6VchZ_96f-nQ 看了这篇微信文章开始看了下论文的全文，对于损失函数的提出，比较有建设性意见，是出彩的地方。 论文原文下载 1. Introduction of I
原标题： YOLOv3: An Incremental Improvement 原作者： Joseph Redmon Ali Farhadi 翻译者： Amusi YOLO官网：YOLO: Real-Time Object Detection 论文链接：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf Youtube：https://www.youtube.com/watch?v=MPU2HistivI 知乎话题：如何评
首先直观上来看 IoU 的计算公式： 由上述图示可知，IoU 的计算综合考虑了交集和并集，如何使得 IoU 最大，需要满足，更大的重叠区域，更小的不重叠的区域。 两个矩形窗格分别表示： 左上点、右下点的坐标联合标识了一块矩形区域（bounding box），因此计算两块 Over
1、非极大值抑制算法提出的目的 在目标检测中，为了消除多余的检测框，找到最佳的物体检测的位置。 2、 非极大值抑制（Non-Maximum Suppresion， NMS） 什么是非极大值抑制 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以
