交并比 （intersection over union）
即为两个区域的交集与并集的比值。
例如有两个区域 C 与 G，如下图表示：
那么 IoU 的值定义为：
$$IoU=\frac{C \cap G}{C \cup G}$$
目标检测中的 IoU
在目标检测中，算法预测出来的 bounding box 不会与 ground truth box 一致，所以就使用 IoU 来评定预测出来的框的好坏。
与 ground truth box 重叠部分越多的候选框得分就会越高，就越有可能被分配正标签。
