作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
图像分类(Classification)、目标检测(Object Detection)、实例分割(Instance Segmentation)等计算机视觉任务都需要根据输入图像对不同类别或目标进行区分和定位。随着模型的深入学习能力以及解决各种任务的方法的提出，人们逐渐关注到图像处理与理解方面的最新技术，例如深度神经网络、超像素、多传感器融合、生成对抗网络等。但是如何有效地调优CV模型的性能，保证模型的准确性、鲁棒性和效率，成为目前研究热点之一。近年来，深度学习和计算机视觉领域涌现出很多有意思的新方法论、优化策略，在性能调优上也取得了很好的效果。本文将从如下几个方面详细阐述在CV模型性能调优上的一些典型方法和技巧，希望能够帮助读者更好地理解这些方法及其背后的原理，并利用它们提升自身的模型性能水平。
2. 概念术语
2.1 目标检测框 (Bounding Box)
目标检测框（Bounding Box）是一个矩形框，用来描述图像中物体位置与大小。其中左上角坐标为$x_1$, $y_1$ ，右下角坐标为$x_2$, $y_2$ 。如下图所示：
如图所示，目标检测框主要由四个参数决定：$x_1$, $y_1$ （左上角坐标），$x_2$, $y_2$ （右下角坐标）。
2.2 IoU (Intersection over Union)
IoU 是两个边界框相交面积与并集面积的比值。当两个边界框完全重叠时，则IoU = 1；当两个边界框不重叠时，则IoU ≈ 0。计算IoU可以用于衡量