什么是交并比（IoU）

交并比（Intersection over Union，简称IoU），在目标检测领域是一个关键的概念，用于评估预测的边界框与实际边界框之间的重叠程度。IoU计算的是两个边界框的交集面积与它们并集面积的比值。当两个边界框完全重叠时，IoU为1；当没有重叠时，IoU为0。通常在目标检测中，如果IoU大于某个阈值（如0.5），则认为预测正确1。

具体来说，对于两个边界框A和B，IoU的计算可以通过以下步骤进行：

1. 确定交集区域：交集区域是两个边界框重叠的部分，其左上角坐标是两者左上角中的最大值，右下角坐标是两者右下角中的最小值。
2. 计算并集区域：并集区域是包含两个边界框的总区域，即各自面积之和减去交集面积。
3. 计算IoU：IoU等于交集面积除以并集面积。

在目标检测任务中，IoU常用于筛选出最匹配真实目标的预测框，通过非极大值抑制（NMS）等技术来去除重叠度低的预测框，从而提高检测精度。例如通过K-means算法根据交并比计算先验框之间的距离，以改进目标检测的定位准确性。