💻第二十七节:IOU和非极大值抑制🧐
发布时间:2025-03-17 06:14:41来源:
在深度学习中,特别是在目标检测领域,IOU(Intersection over Union) 是一个非常重要的概念。简单来说,它用来衡量两个边界框之间的重叠程度。当预测框与真实框的 IOU 值越接近 1,说明这两个框越匹配!🎯
然而,在目标检测任务中,我们经常得到多个重叠的候选框,这时候就需要用到 非极大值抑制(NMS, Non-Maximum Suppression) 来优化结果。NMS 的工作原理是:首先保留具有最高置信度的框,然后移除与其 IOU 超过设定阈值的其他框。这样可以有效减少冗余,让最终输出更加简洁清晰!🗑️
这两种技术相辅相成,是构建高效目标检测模型的关键步骤之一。无论是自动驾驶中的行人识别,还是视频监控系统,它们都在幕后默默发挥着重要作用。💡🚗👀
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