IoU（Intersection over Union），又称重叠度/交并比。
1 NMS：当在图像中预测多个proposals、pred bboxes时，由于预测的结果间可能存在高冗余（即同一个目标可能被预测多个矩形框），因此可以过滤掉一些彼此间高重合度的结果；具体操作就是根据各个bbox的score降序排序，剔除与高score bbox有较高重合度的低score bbox，那么重合度的度量指标就是IoU；
2 mAP：得到检测算法的预测结果后，需要对pred bbox与gt bbox一起评估检测算法的性能，涉及到的评估指标为mAP，那么当一个pred bbox与gt bbox的重合度较高（如IoU score > 0.5），且分类结果也正确时，就可以认为是该pred bbox预测正确，这里也同样涉及到IoU的概念；
提到IoU，大家都知道怎么回事