iou branch

根据引用[2]中的描述，IoU Branch是指在PAA（Adaptive Anchor Assignment）中引入的一个分支。IoU（Intersection over Union）是一种衡量两个边界框重叠程度的指标，通过计算两个边界框的交集面积与并集面积的比值来得到。IoU Branch的作用是通过预测每个anchor与其对应的ground truth之间的IoU值，来帮助网络动态地为每个ground truth选择正样本anchor。

具体来说，IoU Branch会为每个anchor预测一个置信度得分，该得分可以作为标签分配的一个指标。高置信度的anchor容易通过网络学习，因此被分为正样本；而低置信度的anchor则被视为负样本。通过这种策略，网络能够根据每个ground truth的特征动态地选择正样本anchor，从而提高模型的性能。

总结起来，IoU Branch在PAA中起到了动态选择正样本anchor的作用，通过预测每个anchor与ground truth之间的IoU值来确定置信度得分，从而实现了SOTA（State-of-the-Art）的表现。