【目标检测01】真实框、预测框、锚框和交并比IoU

1. 任务定义

目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如图所示。

2. 基本概念

2.1 边界框（bounding box）

检测任务需要同时预测物体的类别和位置，因此需要引入一些跟位置相关的概念。通常使用边界框（bounding box，bbox）来表示物体的位置，边界框是正好能包含物体的矩形框，如下图所示，图中3个人分别对应3个边界框。

(1) $xyxy$，即 $(x1,y1,x2,y2)$，其中 $(x1,y1)$ 是矩形框左上角的坐标， $(x2,y2)$ 是矩形框右下角的坐标。

(2) $xywh$，即 $(x,y,w,h)$， 其中 $(x,y)$ 是矩形框的中心坐标， $w$ 是 矩形框的宽度，$h$ 是矩形框的高度。

因此，在阅读代码的时候，要注意使用的是哪一种格式的表示方式。

2.2 真实框、预测框和锚框

从训练数据集的标签里给出目标物体边界框所对应的位置叫真实框

由模型预测出目标物体边界框所对应的位置叫预测框

不同于真实框和预测框，锚框是人为预先设定好的矩形框，模型在这种锚框的基础上预测偏移量才能得到预测框

2.3 交并比 (IoU)

如何衡量预测框和真实框之间的关系呢？在检测任务中是使用交并比（Intersection of Union，IoU）作为衡量指标。这一概念来源于数学中的集合，用来描述两个集合A和B之间的关系，它等于两个集合的交集里面所包含的元素个数，除以它们的并集里面所包含的元素个数，具体计算公式如下：
$$IOU=\frac{A\cap B}{A\cup B}$$我们将用这个概念来描述两个框之间的重合度。两个框可以看成是两个像素的集合，它们的交并比等于两个框重合部分的面积除以它们合并起来的面积。下图“交集”中青色区域是两个框的重合面积，图“并集”中蓝色区域是两个框的相并面积。用这两个面积相除即可得到它们之间的交并比。

2.4 代码实现

（1）矩形框坐标形式为 $xyxy$ 形式时：

def box_iou_xyxy(box1, box2):
    # 获取box1左上角和右下角的坐标
    x1min, y1min, x1max, y1max = box1[0], box1[1], box1[2], box1[3]
    # 计算box1的面积
    s1 = (y1max - y1min + 1.) * (x1max - x1min + 1.)
    # 获取box2左上角和右下角的坐标
    x2min, y2min, x2max, y2max = box2[0], box2[1], box2[2], box2[3]
    # 计算box2的面积
    s2 = (y2max - y2min + 1.) * (x2max - x2min + 1.)
    
    # 计算相交矩形框的坐标
    xmin = np.maximum(x1min, x2min)
    ymin = np.maximum(y1min, y2min)
    xmax = np.minimum(x1max, x2max)
    ymax = np.minimum(y1max, y2max)
    # 计算相交矩形行的高度、宽度、面积
    inter_h = np.maximum(ymax - ymin + 1., 0.)
    inter_w = np.maximum(xmax - xmin + 1., 0.)
    intersection = inter_h * inter_w
    # 计算相并面积
    union = s1 + s2 - intersection
    # 计算交并比
    iou = intersection / union
    return iou

1）矩形框坐标形式为 $xywh$ 形式时：

def box_iou_xywh(box1, box2):
     # 获取box1左上角和右下角的坐标
    x1min, y1min = box1[0] - box1[2]/2.0, box1[1] - box1[3]/2.0
    x1max, y1max = box1[0] + box1[2]/2.0, box1[1] + box1[3]/2.0
 	# 计算box1的面积
    s1 = box1[2] * box1[3]

	 # 获取box2左上角和右下角的坐标
    x2min, y2min = box2[0] - box2[2]/2.0, box2[1] - box2[3]/2.0
    x2max, y2max = box2[0] + box2[2]/2.0, box2[1] + box2[3]/2.0
     # 计算box2的面积
    s2 = box2[2] * box2[3]

    xmin = np.maximum(x1min, x2min)
    ymin = np.maximum(y1min, y2min)
    xmax = np.minimum(x1max, x2max)
    ymax = np.minimum(y1max, y2max)
    inter_h = np.maximum(ymax - ymin, 0.)
    inter_w = np.maximum(xmax - xmin, 0.)
    intersection = inter_h * inter_w

    union = s1 + s2 - intersection
    iou = intersection / union
    return iou