P1 · 應會
機器學習
交併比 (Intersection over Union, IoU)
是什麼
交併比（IoU）是預測框與真實框的交集面積除以聯集面積，值介於 0 到 1，越接近 1 代表定位越準；物件偵測常以 IoU 是否超過閾值（如 0.5）判斷一次偵測算不算正確。
解決什麼問題
衡量物件偵測或影像分割的定位準確度，也是計算 mAP 時判定真陽性的依據。
考場 Trigger
- 預測框與真實框的重疊比例
- mAP@0.5、mAP@0.75
- 交集除以聯集
- IoU 閾值越高越嚴格
容易搞混
物件偵測影像分割精確率
中級深度
能算出兩個框的 IoU，並說明 IoU 閾值提高時判定變嚴、同一模型的 mAP 通常下降。