目标检测在验证中如何判断FP,FN,TP,TN

目标检测在验证中如何判断FP,FN,TP,TN

问题描述:

如图所示,真实框(gt_box)对应两个蓝色的框,预测框是4个黑色的,分别是pred1,pred2,pred3,pred4,后面跟的是模型预测的置信度,请问怎么判断它属于FP,FN,TP还是TN

对于这类bndbox的定位问题, 一般用IoU值来表示. IoU(Intersection over Union, 交并比)是指图中蓝色框和黑色框的交集面积I, 除以两者的并集面积U. 如果预测框越理想的话, 这个值会非常高