Пересечение над объединением (IoU)

Пересечение над объединением (англ. Intersection over Union — IoU) — это метрика, измеряющая, насколько сильно две ограничивающие рамки (Bounding Box) пересекаются друг с другом.

IoU — одна из базовых метрик в задачах:

• Object Detection
• Instance Segmentation
• Semantic Segmentation
• Pose Estimation

Как работает IoU

Есть два прямоугольника:

• Ground Truth — правильная разметка
• Prediction — предсказание модели

IoU сравнивает площадь пересечения, площадь объединения.

Если:

• IoU = 1.0, то боксы полностью наложились.
• IoU = 0, то боксы вообще не пересекаются.
• IoU = 0.5, то пересечение есть, но совпадение среднее.

Почему IoU важен

Object Detection — это не только найти объект и определить класс. Важно ещё точно локализовать объект. Модель может правильно угадать класс, но плохо определить координаты. IoU позволяет это измерить.

IoU и mAP

mAP (англ. mean Average Precision — средняя точность) — основная метрика качества моделей Детекции объектов (Object Detection). Она оценивает:

• насколько хорошо модель находит объекты
• насколько точно локализует их

IoU используется для определения: считать предсказание правильным или нет.

Пример. Допустим:

• модель нашла объект
• класс совпал
• IoU = 0.72

Если порог IoU threshold = 0.5, то это True Positive.
Если бы IoU был 0.3, то это False Positive.

mAP@0.5 (mAP@50) — очень популярная метрика, означает: объект считается найденным, если IoU ≥ 0.5.

mAP@0.5:0.95 (mAP@50:95) — более строгая метрика, означает: объект считается найденным, если IoU ≥ 0.5 и IoU ≤ 0.95.

Считается среднее качество по нескольким порогам IoU:

• 0.50
• 0.55
• 0.60
• …
• 0.95

Это проверяет:

• умеет ли модель очень точно локализовать объекты

Почему высокая IoU важна

Представьте: модель нашла человека, но рамка покрывает только половину тела. Класс угадан правильно, но локализация плохая. IoU помогает учитывать именно качество позиционирования объекта.

Ограничения IoU

• Чувствительность к маленьким объектам: даже небольшая ошибка координат может резко снизить IoU
• Не учитывает расстояние между боксами: если боксы рядом, но не пересекаются: IoU = 0. Хотя визуально ошибка может быть маленькой.

Из-за этого появились:

• GIoU
• DIoU
• CIoU.