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.. py:function:: mindspore.ops.iou(anchor_boxes, gt_boxes, mode='iou') 计算矩形的IOU,即真实区域和预测区域的交并比。 根据真实区域和预测区域计算IOU(intersection over union)或IOF(intersection over foreground)。 .. math:: \text{IOU} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area of Union}} \text{IOF} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area of Ground Truth}} .. warning:: 在Ascend中,仅支持计算float16数据。为避免溢出,输入长度和宽度在内部按0.2缩放。 参数: - **anchor_boxes** (Tensor) - 预测区域,shape为 :math:`(N, 4)` 的Tensor。 :math:`N` 表示预测区域的数量, :math:`4` 表示预测区域的四个边界坐标"x0"、"y0"、"x1"和"y1"。数据类型为float16、float32或float64。 - **gt_boxes** (Tensor) - 真实区域,shape为 :math:`(M, 4)` 的Tensor。 :math:`M` 表示地面真实区域的数量, :math:`4` 表示真实区域的四个边界坐标"x0"、"y0"、"x1"和"y1"。数据类型为float16、float32或float64。 - **mode** (string) - 指定计算方法,现支持 ``'iou'`` (intersection over union)或 ``'iof'`` (intersection over foreground)模式。默认值: ``'iou'`` 。 返回: Tensor,IOU/IOF的计算结果,shape为 :math:`(M, N)` 的Tensor,数据类型与 `anchor_boxes` 的相同。 异常: - **KeyError** - `mode` 不是 ``'iou'`` 或 ``'iof'`` 。
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