GNS3-2.2.5-all-in-one-regular.exe+GNS3 VM.ova 以及iourc.txt文档，还有需要的路由器及交换机的镜像

CIsco IOU L3文件。Cisco IOU ，又名IOU on Linux，作为Web-IOU的前身，是思科公司测试IOU时使用的模拟器，并且消耗资源很小。该模拟器在NA阶段不常用，在NP、IE阶段频繁使用。

在官网上下载需要登陆，而注册却不能用商业邮箱注册，比如gmail、163和qq邮箱都用不了，所以下载起来挺麻烦的，分享出来给大家~

主要介绍了python实现IOU计算案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

GNS3的iou镜像，包含2层和3层，稀缺资源

python计算3D IoU(3D Intersection-over-Union,IoU)代码

Intersection over Union（IOU）是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxes)的任务都可以用IoU来进行测量。 IoU分数是对象类别分割问题的标准性能度量 [1] 。 给定一组图像，IoU测量给出了在该组图像中存在的对象的预测区域和地面实况区域之间的相似性 计算两个矩形的交并比，通常在检测任务里面可以作为一个检测指标。你的预测bbox和groundtruth之间的差异，就可以通过IOU来体现。 代码如下 #!/usr/bin/env python # encoding:

终端执行 即可生成key，然后倒入到gns3中，命令：python3 CiscoIOUKeygen.py

GNS3.IOU.VM.1.3.7.ova

IoU预测的概率锚分配用于对象检测 姜金和熙锡李。 这是基于和 Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection的PyTorch实现（）。 笔记 现在，该代码支持PyTorch 1.6 。 在可以使用PAA。非常感谢的出色工作！ 介绍 在对象检测中，确定将哪些锚分配为正样本或负样本（称为锚分配）已被公认为是可以严重影响模型性能的核心过程。在本文中，我们提出了一种新颖的锚点分配策略，该策略根据模型的学习状态将锚点自适应地分为正样本和负样本，用于地面真值边界框，从而能够以概率方式推理出分离。为此，我们首先计算以模型为条件的锚点的分数，并对这些分数拟合概率分布。然后使用根据锚概率分为正样本和负样本的锚对模型进行训练。此外，我们调查了培训和测试目标之间的差距，并建议预测检测到的盒子的交集在交集上，以作为