如何解读Python中IOU评测结果的准确度和可靠性？

Python IoU (Intersection over Union) 评测结果

IoU（Intersection over Union）是一种衡量两个边界框重叠程度的指标，常用于目标检测和分割任务中，它计算了预测边界框与真实边界框之间的交集面积与并集面积之比，IoU的值介于0到1之间，值越大表示预测越准确。

下面是一个Python函数，用于计算两个边界框的IoU：

def calculate_iou(boxA, boxB):
    # 计算交集的坐标
    xA = max(boxA[0], boxB[0])
    yA = max(boxA[1], boxB[1])
    xB = min(boxA[2], boxB[2])
    yB = min(boxA[3], boxB[3])
    # 计算交集面积
    interArea = max(0, xB xA + 1) * max(0, yB yA + 1)
    # 计算两个边界框的面积
    boxAArea = (boxA[2] boxA[0] + 1) * (boxA[3] boxA[1] + 1)
    boxBArea = (boxB[2] boxB[0] + 1) * (boxB[3] boxB[1] + 1)
    # 计算并集面积
    unionArea = boxAArea + boxBArea interArea
    # 计算IoU
    iou = interArea / unionArea
    return iou

使用这个函数，你可以输入两个边界框的坐标来计算它们的IoU。

boxA = [50, 50, 150, 150]  # [x1, y1, x2, y2]
boxB = [100, 100, 200, 200]  # [x1, y1, x2, y2]
iou_value = calculate_iou(boxA, boxB)
print("IoU:", iou_value)

这将输出IoU的值，表示这两个边界框的重叠程度。