Intersection-over-Union

定义 Definition

Intersection-over-Union（IoU）：在计算机视觉中衡量两个区域（常见为两个边界框或两个分割掩膜）重叠程度的指标，定义为交集面积 ÷ 并集面积。取值范围通常为 0 到 1，越接近 1 表示重叠越高。（在一些任务里也可能扩展到 0–100% 以百分比表示。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌɪntəˈsɛkʃən ˈoʊvər ˈjuːniən/

例句 Examples

The IoU between the predicted box and the ground-truth box is 0.72.
预测框与真实标注框的 IoU 是 0.72。

We report mean average precision at an IoU threshold of 0.5 to evaluate the detector’s performance under consistent matching criteria.
我们在 IoU 阈值为 0.5 的条件下报告平均精度均值，以在一致的匹配标准下评估检测器的性能。

词源 Etymology

该术语由三个常用词组合而成：intersection（交集）+ over（除以/相对于）+ union（并集）。它把集合论中的“交集/并集”思想直接用于图像中的区域重叠计算，因此在目标检测与语义分割等领域成为标准指标与匹配规则（例如用某个 IoU 阈值决定预测是否算“命中”）。

相关词 Related Words

• Intersection
• Union
• Overlap
• Jaccard
• Bounding
• Detection
• Segmentation
• Threshold
• Precision
• Recall

文学/经典著作中的用例 Literary Works

• Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks（2015，Ren et al.）：将 IoU 用作候选框与真实框的匹配标准与训练信号的重要组成部分。
• You Only Look Once (YOLO) 系列论文（2016–）：在评估检测效果时与 mAP 等指标一起使用 IoU 阈值。
• Mask R-CNN（2017，He et al.）：在实例分割与检测评估中广泛使用 IoU/基于 IoU 的匹配规则。
• Computer Vision: A Modern Approach（Forsyth & Ponce）：在讲解目标检测/重叠度度量时涉及与 IoU（Jaccard/重叠系数）同类的思想与指标。