如何计算Mask-RCNN的IoU

Question

想要利用IoU来评价实例分割后的结果
查看maskrcn源码，发现了一个叫compute_iou的函数，却不知道要怎么调用(参数之类的)
请问如何遍历每一个预测掩码的IoU值
需要具体一点。谢谢！
比如能够参考的URL。

Answer 1

你贴的截图里面算法就是计算IoU的，box是你要计算和boxes（其他矩形框）的Iou，其中x1,x2,y1,y2就是在计算box和boxes多个矩形之间的交集，。用一个矩形举例来说，比如A（下图红色）和B（下图蓝色），y1=max(A.y1，B.y1)就是求交集C（黄色）的y1值，其他y2=min(A.y2,B.y2)就是求C的y2值，其他两个x位置同理，看懂这个就知道x1,x2,y1,y2是在干什么了，。只不过 boxes[:, 0]中有个冒号，你可以看做事遍历boxes中的每一个矩形都和box求一次交集，如果有交集的话，下面的计算
intersection = np.maximum(x2 - x1, 0) * np.maximum(y2 - y1, 0)
的值就是大于0，如果没有交集这个值就是0（没有交集的话，上面计算出来的 x2<x1||y2<y1,所以maxinum的结果是0），也就是说intersection 就是交集的面积。而union就不说了，计算A 和B区域的面积，下面的IoU计算公式，最底下的图片就是最形象的计算IoU的