CSG 构造实体几何这个概念在工业水利水电施工上、游戏上已经有很多人使用了，最简单的实体表示叫作体元，通常是形状简单的物体，如立方体、圆柱体、棱柱、棱锥、球体、圆锥等。根据每个软件包的不同这些体元也有所不同，在一些软件包中可以使用弯曲的物体进行 CSG 处理，在另外一些软件包中则不支持这些功能。构造物体就是将体元根据集合论的布尔逻辑组合在一起，这些运算包括：并集、交集以及补集。我们一般可以用 CS

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用于评估语义分割算法性能的标准指标是平均 IOU（Intersection Over Union，交并比），IoU 定义如下： 这样的评价指标可以判断目标的捕获程度（使预测标签与标注尽可能重合），也可以判断模型的精确程度（使并集尽可能重合）。   参考链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1602428106371812559&wfr=spider&fo

1.业务场景 2.求两个set集合中交并补的操作

在图像里，目标检测是其中一个领域，最著名的是以矩形框作为目标检测区域，在图像中表达一个矩形框需要有坐标（top，left，bottom，right），即左上角坐标，右下角坐标。从而可以在给定的两个矩形中计算IOU值（交并比），小数点可以四舍五入保留4位。 例如输入： （661，27，679，47） （662，27，682，47） 接下来我们用Python来进行编程： def compute_

语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是

语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是

什么是IoU(Intersection over Union) IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。 即是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率 即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。 IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都