目标检测之IoU（box:[top, left, bottom, right]）

参考：

目标检测之 IoU_黑暗星球-CSDN博客_目标检测iouIoU 作为目标检测算法性能 mAP 计算的一个非常重要的函数。但纵观 IoU 计算的介绍知识，都是直接给出代码，给出计算方法，没有人彻底地分析过其中的逻辑，故本人书写该篇博客来介绍下其中的逻辑。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。...https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/82818112

这个帖子讲得很详细，但我跑自己代码时发现了该贴计算IoU代码的错误。

修改如下：

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[0], box2[0]) - max(box1[2], box2[2])  #####
    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[0] - box1[2]) * (box1[3] - box1[1]) + \
            (box2[0] - box2[2]) * (box2[3] - box2[1]) - inter
    iou = inter / union
    return iou

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