IoU は同じ位置に留まる矩形の対応には有効だが、同一物体を別の撮影や時点で対応付ける場面では、枠の重なりが減るだけで急速に厳しくなる。位置ずれを許容したい場合は、表裏それぞれの矩形中心を求め、横方向の中心差を両矩形の平均幅、縦方向の中心差を平均高さで割り、そのユークリッド距離を対応コストにすると、解像度や対象サイズに依存しにくい。

複数矩形では、全組み合わせを距離の近い順に並べ、未使用の矩形同士だけを採用して一対一にする。距離上限は残し、期待する全矩形が対応した場合だけ後続処理へ進める。上限をなくすと、検出漏れや別位置の物体まで無理に対応させるためである。対象が密集し、位置が交差する場合は近距離優先の貪欲割り当てでは誤対応し得るので、その条件が実際に必要になってから全体最適化を検討する。

閾値の意味は幾何的に確認する。正規化距離が 1.0 の場合、同寸法かつ一軸方向の移動では中心が矩形1枚分ずれ、枠の辺がちょうど接して重なり面積が0になる。枠間の隙間まで許容したいなら上限は 1.0 より大きくする必要がある。「非重複を許容する」と説明する前に、境界が辺接触なのか実際の隙間なのかを検体で区別する。

回帰テストでは、候補列挙順より後にある近い矩形が選ばれること、同じ矩形を重複利用しないこと、寸法が異なる組で平均幅・平均高さから求めた具体的距離になること、上限ちょうどと超過を分けること、同距離の結果が決定的であることを確認する。一律拡大した2ケースだけでは、平均ではなく片側・最大・最小寸法で誤って正規化しても通るため、異なる寸法の1組で具体値を検証する。