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En esta segunda parte no oficial de la serie de detección de objetos, el video discute cómo evaluar las predicciones de cajas delimitadoras para objetos. El enfoque está en cuantificar la precisión de una caja delimitadora predicha en comparación con una caja delimitadora objetivo. La métrica clave introducida es la Intersección sobre la Unión (IoU), que ayuda a medir la calidad de la predicción. El tutorial tiene como objetivo implementar esta métrica utilizando PyTorch. Después de una introducción, el video explora cómo evaluar la efectividad de las cajas delimitadoras, comenzando con un ejemplo que involucra un automóvil en una imagen y las correspondientes cajas delimitadoras objetivo y predicha.
