IoU（Intersection over Union），中文名叫做交并比，是目标检测领域中一个非常重要的概念。简单来说，它用来衡量两个边界框之间的重叠程度。在目标检测算法中，我们通常会用预测出来的边界框和真实标注的边界框进行比较，以此来评估模型的准确性。

假设你正在训练一个模型来识别足球比赛中的球员。当你输入一张包含球员的照片时，模型会输出一个矩形框，标记出它认为球员的位置。而IoU可以帮助我们判断这个矩形框与实际球员位置的重合度如何。如果IoU值接近于1，说明预测的框和实际框几乎完全重合；反之，如果IoU值接近于0，则说明两者几乎没有重叠。因此，IoU不仅是一个衡量模型效果的好工具，也是许多优化算法中的关键参数之一。🎯🤖

通过理解IoU，我们可以更好地掌握目标检测技术的核心原理，从而提升模型性能，让机器像人一样准确地识别图像中的物体。👀📈