交并比，又称雅卡尔指数或雅卡尔相似系数（法语原文 coefficient de communauté，由 Paul Jaccard 提出），是用于比较样本集的相似性与多样性的统计量。雅卡尔系数能够量度有限样本集合的相似度，其定义为两个集合交集大小与并集大小之间的比例：
在计算机视觉中，交并比（IOU）是一个被广泛使用的统计量，用于衡量各类对象检测和分割算法。
与 x 轴和 y 轴对齐的矩形（即矩形的边与 x 轴或 y 轴平行）通常被称作“轴对齐矩形”，“轴对齐矩形边界框”（AABB），或 “边界框”。另一方面，与 x 轴和 y 轴不一定对齐的矩形（即矩形的边与坐标轴可能成一个角度）通常被成为“旋转矩形”，“旋转矩形边界框”，或“方向矩形边界框”（OBB）。在计算机视觉与图像处理应用中，根据需要解决的问题，两种矩形都被广泛使用。
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