在YOLO（You Only Look Once）目标检测算法中，与移动侦测相关的阀值主要涉及置信度阈值和IOU（交并比）阈值。置信度阈值：定义：这个阈值决定了检测结果的最低可信度标准。作用：在YOLO算法中，模型对每个检测到的物体都会给出一个置信度分数，表示模型对该检测结果的把握程度。只有当置信度分数超过设定的阈值时，该检测结果才会被显示或进一步处理。默认值：例如，YOLOv11默认使用0.25作为置信度阈值，这是一个兼顾召回率和精度的平衡值。IOU阈值：定义：IOU（Intersection over Union）是评估预测框与真实框重叠程度的指标。作用：在YOLO算法中，IOU阈值用于判断预测框与真实框的匹配程度。只有当预测框与真实框的IOU值超过设定的阈值时，该预测框才会被认为是正确的检测结果。影响：IOU阈值的选择会影响模型的召回率和精确率。如果IOU阈值设置得过高，可能会导致一些实际上与真实框重叠程度较高的预测框被误判为错误；如果设置得过低，则可能会引入一些重叠程度较低的预测框，导致精确率下降。需要注意的是，不同的YOLO版本（如YOLOv5、YOLOv11等）可能会有不同的默认阈值设置和调优策略，具体使用时请参考相应版本的官方文档或教程。