iou 값을 올리는 방법은 몇가지가 있을 수 있습니다.

1. YOLOv4, EfficientDet, RetinaNet 등과 같은 최신 딥러닝 모델을 사용합니다.
2. 학습 데이터를 더 많이 생성하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데이터 확장을 사용합니다. 예를 들어 이미지 회전, 확대/축소, 잘라내기, 뒤집기, 색상 변환 등의 방법을 사용하여 데이터를 확장할 수 있습니다.
   
3. 모델의 학습률, 배치 크기, 학습 데이터의 배치 크기 등 하이퍼 파라미터를 조정하여 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.
4. 다양한 크기 및 종류의 박스를 사용하여 모델을 학습시켜 일반화 성능을 높일 수 있습니다.
5. 대규모 데이터셋에서 학습된 사전 학습된 모델을 사용하여 모델을 초기화하면 모델의 학습 속도를 높일 수 있습니다.
6. 다양한 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키면 모델이 다양한 오브젝트를 감지할 수 있게 됩니다. 예를 들어, COCO, PASCAL VOC 등의 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 
   

ValueError: buffer is not large enough 오류가 나는 것은 결과를 저장할 버퍼의 크기가 작아서일텐데

해결하려면 버퍼의 크기를 조정하거나 반복문으로 나눠서 결과를 저장하는 방법을 사용할 수 있습니다.

반복문으로 나누는 방법은 아래와 같은 형태가 될 수 있습니다.

iou_scores = []
for i in range(len(intersection)):
    iou_score = np.sum(intersection[i]) / np.sum(union[i])
    iou_scores.append(iou_score)
mean_iou = np.mean(iou_scores)