python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)
训练完目标检测模型之后，需要评价其性能，在不同的阈值下的准确度是多少，有没有漏检，在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。
希望能提供一些思路，如果觉得有用欢迎赞我表扬我~
IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。
计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集，如下图：
蓝色的框是：GroundTruth
黄色的框是：DetectionResult
绿色的框是：DetectionResult ⋂GroundTruth
红色
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