Qu'est-ce que l'intersection sur union (IoU) ?
L’intersection sur union (IoU) est un score qui mesure le recouvrement de deux régions, sous forme de surface commune divisée par la surface combinée. Les deux régions sont en général un masque ou une boîte prédit(e) et un masque ou une boîte de vérité terrain.
Calcul
IoU = |A ∩ B| / |A ∪ B|
A est la région prédite et B la région de vérité terrain. L’intersection est la surface présente dans les deux. L’union est la surface présente dans au moins l’une des deux. La valeur est 0 lorsque les régions ne se recouvrent pas et 1 lorsqu’elles sont égales. Le même score est l’indice de Jaccard.
Pour un masque de pixels, l’IoU peut aussi s’écrire TP / (TP + FP + FN). TP est le nombre de pixels présents dans les deux masques. FP est le nombre de pixels présents seulement dans la prédiction. FN est le nombre de pixels présents seulement dans la vérité terrain.

Utilisation dans les benchmarks
La tâche de détection PASCAL VOC compte une boîte prédite comme correcte lorsque son IoU avec la boîte de vérité terrain est supérieur à 0,5. Les auteurs de VOC ont fixé ce seuil bas à dessein, car les boîtes de vérité terrain ne sont pas exactes. À partir de VOC2008, la tâche de segmentation de VOC note aussi chaque classe avec TP / (TP + FP + FN).
Le code d’évaluation COCO indique la précision moyenne à IoU 0,50, à IoU 0,75, et moyennée sur dix seuils allant de 0,50 à 0,95.
IoU moyen
L’IoU moyen (mIoU) est l’IoU de chaque classe, moyenné sur toutes les classes.
IoU et coefficient de Dice
Le coefficient de Dice (Sørensen-Dice) mesure le même recouvrement sur une autre échelle. En notant Dice S et IoU J :
- S = 2J / (1 + J)
- J = S / (2 - S)
Pour une même paire de masques, Dice est égal ou supérieur à l’IoU. Une segmentation avec TP = 80, FP = 20 et FN = 20 a un IoU de 0,67 et un Dice de 0,80. Ne comparez des scores que s’ils utilisent la même métrique.
Utilisation dans la segmentation des fissures de chaussée
Les modèles publiés de segmentation des fissures de chaussée, par exemple Context-CrackNet, indiquent le mIoU avec le score de Dice. Une valeur d’IoU compare un masque du modèle à un masque de référence. Elle ne donne ni la largeur, ni la longueur, ni la gravité d’une fissure.
Foire aux questions
- Comment calcule-t-on l'IoU ?
- L'IoU est la surface de l'intersection de deux régions divisée par la surface de leur union. Pour des masques de pixels, il vaut TP / (TP + FP + FN). TP est le nombre de pixels présents dans les deux masques. FP est le nombre de pixels présents seulement dans la prédiction. FN est le nombre de pixels présents seulement dans la vérité terrain. Le résultat est compris entre 0 et 1.
- Quelle est la différence entre l'IoU et le coefficient de Dice ?
- Les deux mesurent le recouvrement, et l'une peut être convertie en l'autre. Dice = 2 x IoU / (1 + IoU), et IoU = Dice / (2 - Dice). Pour une même paire de masques, Dice est donc égal ou supérieur à l'IoU. Un IoU de 0,5 correspond à un Dice d'environ 0,67.
- Quel seuil d'IoU compte comme une détection correcte ?
- Cela dépend du benchmark. La tâche de détection PASCAL VOC exige un recouvrement supérieur à 0,5. L'évaluation COCO indique la précision moyenne à IoU 0,50, à IoU 0,75, et moyennée sur dix seuils allant de 0,50 à 0,95 par pas de 0,05.
Références
- wikipedia-jaccard
- Jaccard index Wikipedia
- pascal-voc-2010
- The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge, International Journal of Computer Vision 88, 303-338 (2010) Everingham, Van Gool, Williams, Winn, Zisserman
- coco-cocoeval
- pycocotools cocoeval.py (COCO API) COCO Consortium
- context-cracknet
- Context-CrackNet: A Context-Aware Framework for Precise Segmentation of Tiny Cracks in Pavement images (arXiv 2501.14413) Kyem, Asamoah, Aboah
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