IoUNet（Intersection over Union Network）是什麼

IoUNet（Intersection over Union Network）是一種專門設計來優化目標檢測和追蹤中邊界框精度的神經網絡。其主要目的是通過最大化預測邊界框（如追蹤框）與真實邊界框（Ground Truth Box）之間的交集比（IoU）來提高模型的準確性。這樣做可以使模型在處理各種場景時，能夠更準確地定位和追蹤目標物體。

IoU 的作用
交集比（IoU）：IoU 衡量兩個邊界框之間的重疊區域與聯合區域的比值。值範圍在 0 到 1 之間，值越高表示重疊區域越大，即預測邊界框與真實邊界框越接近。

優化邊界框：IoUNet 通過訓練，調整模型參數以最大化 IoU 值，使得預測邊界框更準確。

優點
精度提升：通過最大化 IoU，IoUNet 能夠顯著提高模型在目標檢測和追蹤任務中的精度。

穩定性：IoUNet 能夠在不同的環境和條件下保持較高的準確性，適用於各種場景。