在YOLO（You Only Look Once）算法中，IoU 是"Intersection over Union"的缩写，中文可以理解为"交并比"。IoU 是一个用于衡量两个边界框（bounding box）重叠程度的指标。具体来说，IoU 是通过计算两个边界框的交集面积与的并集面积之比来得到的。
计算公式如下：
IoU = Area of Overlap Area of Union \text{IoU} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area of Union}} IoU=Area of UnionArea of Overlap
其中：
- Area of Overlap 是两个边界框重叠部分的面积。
- Area of Union 是两个边界框总面积的并集。
IoU 的值范围在 0 到 1 之间，值越接近 1，表示两个边界框的重叠程度越高。在目标检测任务中，IoU 常用于判断预测框（predicted bounding box）和真实框（ground truth bounding box）之间的匹配程度。例如，当 IoU 大于某个阈值（如 0.5）时，可以认为预测框是正确的。
在YOLO算法中，IoU 用于非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）过程，以去除冗余的预测框，保留最佳的预测结果。
