物体検出のためのIntersection Over Unionの理解（コード）

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オブジェクト検出モデルの評価は、検出が有効か無効かを判断することに帰結します

検出が有効かどうかを判断するには、重なり合う領域のメトリック（Intersection over Union、IoU）を理解する必要があります。

この記事では以下をカバーします。

• IoUの基礎 – IoUとは何か？
• 単一の検出と正解境界ボックスに対してIoUを理論的およびPythonコードで計算する方法
• 複数の予測および正解境界ボックスに対してIoUを計算する方法
• IoUの値を解釈する方法？

Intersection over Union (IoU)とは何ですか？

IoUは、オブジェクト検出モデルの評価における中核となるメトリックです。検出ボックスと正解ボックスの重なり具合を評価することにより、オブジェクト検出器の精度を測定します。

• 正解ボックスまたはラベルは、オブジェクトの位置を示す注釈付きボックスです（注釈は通常手作業で行われ、正解ボックスはオブジェクトの実際の位置と見なされます）。
• 検出ボックスまたは予測境界ボックスは、オブジェクト検出器からの予測です。

形式的には、IoUは正解（gt）と予測ボックス（pd）の重なり領域の面積を、2つのボックスの結合領域で割ったものです。

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例1：単一の検出と正解のペアに対してIoUを計算する

まず、簡単な例から始めましょう。1つの検出と正解に対してIoUを計算します。

そのために、2つのボックスの左上（x1、y1）および右下（x2、y2）の座標が必要です。

以下の図（右）では、2つの境界ボックスがあります：

予測境界ボックス（p-box）：(px1、py1、px2、py2) = (859、31、1002、176)正解境界ボックス（t-box）：(tx1、ty1、tx2、ty2) = (860、68、976、184)

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