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está bien, estaba teniendo algunos problemas de desgarro de pantalla, pero creo que estamos bien ahora, así que déjame acercar eso un poco más, está bien, bienvenidos a esta parte no oficial dos, uh de esta serie de detección de objetos, así que, uh, lo que vamos a intentar entender en este video es cómo evaluar una predicción de caja delimitadora, así que sabes que tenemos una caja delimitadora objetivo para un objeto y tenemos una caja delimitadora predicha y queremos tener una forma de cuantificar o medir cuán buena es nuestra caja delimitadora predicha para ese objeto y para eso vamos a aprender sobre una métrica llamada intersección sobre unión y luego también vamos a implementar eso en pytorch, así que eso será divertido, así que sin más preámbulos, comencemos, vamos a rodar esa introducción y luego comencemos con la intersección sobre [Música] unión, así que la pregunta es, ¿cómo medimos cuán buena es una caja delimitadora? así que tenemos una imagen con, en este caso, un coche en ella y se nos da una caja delimitadora objetivo para ese objeto y luego tenemos alguna predicción de caja delimitadora f
