IOU

最新推荐文章于 2021-03-20 11:11:09 发布
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IOU(Cisco IOS on Unix)不支持在X86平台之上运行作为一款思科内部使用的，比GNS3更省资源(系统占用非常小)更完美模拟思科交换机、路由器的模拟器

IOL(Cisco IOS on Linux)它可以在基于X86平台的任意Linux发行版系统之上

IOU的版本:
L3IOU：做3层路由实验，在国内大多使用的是DY和GNS3。
L2IOU：做2层交换实验，弥补在DY和GNS3在2层交换实验的不足。     特别是Cisco 2层交换的特性，比如：MST、PVAL、DHCP Snooping，这是DY和GNS3所不能达到的。  

IOU 包含以下文件：

crack.py:计算适合操作系统的license 

i86bi_linux-adventerprisek9-ms:带有IOS 高级特性的IOU

i86bi_linuxl2-upk9-ms.m 带有2层交换功能的IOU

i86bi_linux-ipbase-ms:带有基本IP 路由功能的IOU

i86bi_linux-tpgen+ipbase-ms.PAGENT.4.7.0:带有基本IP 路由功能和流量生成工具的IOU

iourc:就目前来说功能就是lisence(将crack.py计算出的license写入iourc文件)

NETMAP:类似GNS3 中NET 文件，用于构成网络TOP

wrapper-linux:IOU 的管理控制器


locate libcrypto

ln -s /lib/i386-linux-gnu/libcrypto.so.1.0.0 /lib/i386-linux-gnu/libcrypto.so.4


GNS3模拟器IOU下载
09-27
GNS3模拟器IOU下载，IOU为交换机的IOU，用于虚拟机的。
CISCO WEB IOU模拟器要点
weixin_33918114的博客
05-19 330
1、IOU与GNS3的对比IOU是思科公司泄露的测试工具，是基于linux的模拟系统，现在很多论坛上发布的IOU已经集成为一个IOS，直接用vmware读取即可使用；GNS3是网民开发的模拟器，是直接路由器的IOS，真实也相当高，但不能模拟交换机是最大缺点；IOU模拟器使用资源非常小，只计算你vmware的占用资源，所以做IE级别的拓扑实验也很爽；GNS3反而占资源非常大，经...
IOU_CISCO模拟器
10-18
这是一款模拟Cisco设备的模拟器，性能很好，用起来很方便
iou-ios cisco模拟器iou ios
01-07
iou-ios cisco模拟器iou ios,请大家抓紧下载
cisco-iou-ccie思科IOU模拟器下载使用教程
02-01
cisco-iou-ccie思科IOU模拟器下载使用教程
计算两个矩形之间的IOU面积和重叠率
06-25
在计算机视觉领域，IOU（Intersection Over Union）是衡量两个矩形之间重叠程度的一种重要指标，常用于目标检测和图像分割任务。本项目聚焦于计算两个矩形之间的IOU面积和重叠率，这对于理解算法如何判断物体的检测...
python计算二维矩形IOU实例
09-18
在机器学习和图像处理领域，矩形IOU（Intersection over Union）是一个非常重要的概念，通常用于衡量两个矩形框的重叠程度。IOU计算的是两个矩形框交集区域面积与它们并集区域面积的比值。一个理想的IOU值范围在0到1...
iou.txt用来计算iou c++的程序
10-26
### 一、IoU（Intersection over Union）概念 1. **定义**：IoU 是一种用于衡量两个矩形框重叠程度的指标，广泛应用于计算机视觉领域，特别是在物体检测任务中。其计算方式是求两个矩形框重叠区域面积与它们并集...
YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有，还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换
08-04
然而，传统的IoU在处理非对称形状或不同大小的目标时存在局限性，因此出现了各种优化版的IoU，如GIoU（Generalized IoU）、DIoU（Distance IoU）、CIoU（Complete IoU）和SIoU（Symmetric IoU）等。 CIoU在DIoU的...
python实现IOU计算案例
09-17
**Python实现IOU计算案例详解** 在计算机视觉领域，尤其是目标检测任务中，Intersection over Union（IOU）是一个重要的评估指标。它衡量的是预测边界框（bounding box）与实际目标边界框（ground truth）的重合...
思科IOU模拟器拓扑搭建教程实用.pdf
02-26
思科IOU模拟器拓扑搭建教程实用.pdf
思科IOU模拟器下载使用教程
08-29
思科IOU模拟器下载使用教程，IOU很出名的cisco模拟器
最新思科Cisco CCNP CCIE 模拟器WEB-IOU使用教程
09-05
大家在在刚开始使用WEB-IOU的时候，难免会遇到一些小问题，这边，把一些常见的问题的解决方法分享给大家。
cisco IOU l2IOU
03-20
i86bi_linux-adventerprisek9-ms i86bi_linux-ipbase-ms i86bi_linuxl2-upk9-ms.M crack.py i86bi_linux-tpgen+ipbase-ms.PAGENT.4.7.0 iourc wrapper-linux 已经成功使用
matlab计算目标面积代码-DIoU:距离-IoU损失：更快更好地了解边界框回归（AAAI2020）
05-22
matlab计算目标面积代码 Complete-IoU丢失和Cluster-NMS，用于改善对象检测和实例分段。 新品发布！ 这是我们论文的代码： [Distance-IoU损失：更快更好的边界框回归学习] [] [] @Inproceedings{zheng2020distance, author = {Zhaohui Zheng, Ping Wang, Wei Liu, Jinze Li, Rongguang Ye, Dongwei Ren}, title = {Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression}, booktitle = {The AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)}, year = {2020}, } @Article{zheng2020ciou, author= {Zhaohui Zheng, Ping Wang, Dongwei Ren, Wei Liu, Rongguang Ye, Qinghua
正常矩形计算IOU与与NMS，多边形计算IOU
智障变智能
10-16 2032
一．计算IOU 人工修正后的每一个框与算法输出的所有框去计算IOU,取出IOU大于０.９的算法输出框 def compute_IOU(algrim_bboxs,fix_bboxs): # print('algrim_bboxs:', algrim_bboxs) # print('fix_bboxs:', fix_bboxs) for i, fix_bbox in en...
Cisco IOU 模拟器测试感受
weixin_33806300的博客
09-26 442
做为网络人，特别是学习CISCO的朋友，模拟器是必不可少的工具。现在最火的模拟器当数CISCO IOU了，IOU做为思科公司内部的测试工具，自从泄漏之后就开始在网上疯狂流传，目前已经有众多新的版本。IOU刚刚在网上流传时，我就测试过Live CD版的IOU，以及后来的Andlinux IOU，前者太过简单，而后者太过复杂。今天我的测试平台如下： 1、操作系统---Win...
matlab中的IoU计算函数
xiaoxiang_AQ 的博客
09-27 7956
突然在代码中撇到了Faster R-CNN中的IoU计算函数，计算两个bounding box之间的IoU值。IoU计算很简单但是很常用，因为看过多次代码都没有注意过，因此记录一下。该函数比较简单，转载自Faster R-CNN代码，作者Pedro Felzenszwalb, Ross Girshick。function o = boxoverlap(a, b) % Compute the symm
matlab实现iou计算,IOU的计算与python实现,和
weixin_39634351的博客
03-20 607
1：前言深度学习的目标检测中，IOU表示先验框(bounding box)和真实框(Ground Truth)的交并比，在数学上就是表示两个框之间的交际和两个框的并集的比值。初中我们就知道，交集一定是小于或等于并集。在faster rcnn等目标检测框架中，经常用到这个东西，今天来实现一下。虽然网上有很多版本，都实现的很好，但是可以记录一下学习过程。2：IOU分析2.1 名词解释：一共需要用到8个...
IoU
最新发布
03-20
### Intersection over Union (IoU) 的计算公式 Intersection over Union (IoU)，即交并比，是一种用于衡量两个边界框之间重叠程度的指标。它通常被应用于目标检测任务中，用来评估预测边界框与真实边界框之间的相似性。 IoU 的计算方式如下： 给定一个 **预测边界框** \( B_{pred} \) 和一个 **真实边界框** \( B_{true} \)，它们分别由矩形区域表示，则 IoU 定义为这两个矩形的交集面积除以它们的并集面积[^1]： \[ IoU(B_{pred}, B_{true}) = \frac{Area(\text{intersection of } B_{pred} \text{ and } B_{true})}{Area(\text{union of } B_{pred} \text{ and } B_{true})} \] 其中， - 交集部分是指两个边界框共同覆盖的区域； - 并集部分则是指两个边界框所覆盖的所有区域之和减去重复的部分。 当 IoU 值接近于 1 时，说明预测边界框与真实边界框高度重合；而当 IoU 接近于 0 时，则表明两者几乎没有重叠[^2]。 以下是 Python 实现 IoU 计算的一个简单例子： ```python def calculate_iou(boxA, boxB): # 获取边界框的坐标(x_min, y_min, x_max, y_max) xA = max(boxA[0], boxB[0]) yA = max(boxA[1], boxB[1]) xB = min(boxA[2], boxB[2]) yB = min(boxA[3], boxB[3]) # 计算交集的宽度和高度 inter_width = max(0, xB - xA + 1) inter_height = max(0, yB - yA + 1) # 计算交集面积 intersection_area = inter_width * inter_height # 计算每个边界框的面积 area_boxA = (boxA[2] - boxA[0] + 1) * (boxA[3] - boxA[1] + 1) area_boxB = (boxB[2] - boxB[0] + 1) * (boxB[3] - boxB[1] + 1) # 计算并集面积 union_area = float(area_boxA + area_boxB - intersection_area) # 返回 IoU 结果 iou = intersection_area / union_area if union_area != 0 else 0 return iou ``` 上述函数接受两个边界框 `boxA` 和 `boxB`，返回两者的 IoU 值。 --- ### 应用场景 IoU 被广泛应用于计算机视觉领域中的目标检测任务，特别是在以下几个方面： #### 1. 模型训练阶段 在监督学习的目标检测框架（如 YOLO、Faster R-CNN 等）中，IoU 是损失函数的一部分。通过最大化 IoU 或最小化其误差项，模型能够逐步调整权重以提高预测精度[^3]。 #### 2. 非极大值抑制（NMS） 在目标检测算法的结果后处理过程中，非极大值抑制技术利用 IoU 来筛选掉冗余的候选框。具体来说，对于同一物体的不同预测框，如果某些框与其他高置信度框具有较高的 IoU，则这些低优先级框会被移除。 #### 3. 性能评估 IoU 还可以用作评价标准之一，在测试数据上比较不同模型的表现优劣。例如 COCO 数据集采用平均精度均值（mAP@IoU_threshold）作为最终排名依据，这里的阈值通常是预设好的固定值（比如 0.5 或更高）。 ---
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