请简单解释下目标检测中的这个IOU评价函数

IoU值属于[0,1] 越接近于1表明预测值越接近于真实值，预测效果越好；在目标检测任务中，我们时常会让模型一次性生成大量的候选框(candidate bbox)，然后再根据每一个框的置信度对框进行排序，进而依次计算框与框之间的IoU，然后进行NMS非极大值抑制删除多余的检测框。例如在做人脸检测时，模型的预测结果可能是左图，经过NMS后最终得到的是右图。
 

通过IoU来评判两个图像的重合度具有以下几点优点：    

1. 具有尺度不变性；
2. 满足非负性；
3. 满足对称性；

但与此同时，IoU也有几点很明显的不足：
1. 如果|A∩B|=0,也就是两个图像没有相交时，无法比较两个图像的距离远近；   
2. 无法体现两个图像到底是如何相交的。

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