交并比（IoU）
如何判断对象检测算法运作良好呢？可以用交并比函数来评价对象检测算法。
在对象检测中，我们希望边框能定位目标，但是如果实际边界框如图所示这样，你的算法给出了紫色框，那这个结果是好还是坏呢？我们给出了IoU函数来进行评价。
IoU = （ bounding box ∩ Ground Truth）/ （ bounding box ∪ Ground Truth）
= （绿色）/ （蓝+绿+黄）
由式子可以知道，IoU越大，越接近1，则边框预测地效果越好。一般在目标检测中，如果IoU>=0.5，就说检测正确。
人们定义 loU 这个概念是为了评价你的对象定位算法是否精准，但更一般地说，loU 衡量了两个边界框重叠的相对大小。