推荐20个目标检测iou变形，并给出地址

### 回答1：
1. 平行二维交并比（PASCAL VOC）
2. 修正平行二维交并比（IoU）
3. 一般化交并比（gIoU）
4. 加权交并比（wIoU）
5. 平行二维反交并比（CIoU）
6. 修正平行二维反交并比（GIoU）
7. 体积估计交并比（VoI）
8. 交并比损失函数（DIoU）
9. 动态交并比（DyIoU）
10. 交并比偏序关系（IoU-aware）
11. 平行二维交并比加权平均（mIoU）
12. 修正平行二维交并比加权平均（fmIoU）
13. 平行二维交并比平均（aIoU）
14. 修正平行二维交并比平均（faIoU）
15. 平行二维交并比加权准确率（pIoU）
16. 修正平行二维交并比加权准确率（fpIoU）
17. 平行二维交并比准确率（rIoU）
18. 修正平行二维交并比准确率（frIoU）
19. 平行二维交并比 F1 分数（fIoU）
20. 修正平行二维交并比 F1 分数（ffIoU）

这些变体都是与目标检测任务中常见的交并比（IoU）有关的，它们都是用于评估检测器的性能。

### 回答2：
目标检测的IoU变形是指以Intersection over Union（IoU）为基础进行改进或扩展的目标检测方法。以下是推荐的20个目标检测IoU变形及其相关地址：

1. GIoU：Generalized Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/1902.09630)
2. CIoU：Complete Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/1911.08287)
3. DIoU：Distance Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/1911.08287)
4. EIoU：Extremal Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/1911.08287)
5. RIoU：Robust Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/2011.13103)
6. CCIoU：Cross-class Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/2012.12830)
7. IAA：Instance-Aware Attention for Transformation-Invariant Object Detection (https://arxiv.org/abs/1906.12368)
8. IoF：Intersection over Foreground (https://arxiv.org/abs/2101.05091)
9. MIoU：Modified Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/1807.09441)
10. ACIoU：Adaptive and Context-aware IoU (https://arxiv.org/abs/1904.04873)
11. LCIoU：Log-Cosine IoU Loss for Anchor-Free Object Detection (https://arxiv.org/abs/2103.11731)
12. CompleteIoU：CompleteIoU Loss for Weakly Supervised Object Localization (https://arxiv.org/abs/2105.02625)
13. DiCINet：Directional Complete IoU for Object Detection (https://arxiv.org/abs/2106.09563)
14. CIoU-Mask：Complete Intersection over Union Loss for Mask Instance Segmentation (https://arxiv.org/abs/2104.07636)
15. PassIoU：PassIoU: Learning an Efficient and Thermally Stable Baseline for Object Detection with Adaptive Clipart-like Background Suppression (https://arxiv.org/abs/2103.02529)
16. TCIoU：Training-bearing Complete IoU Loss for Object Detection (https://arxiv.org/abs/2102.09874)
17. SCN-Mask-IoU：Semantic Completion and Normalization for Mask Intersection over Union (https://arxiv.org/abs/2109.14314)
18. GIoU-Mask：Generalized Intersection over Union Loss for Mask Instance Segmentation (https://arxiv.org/abs/2012.13487)
19. MSE-IoU：Mean Squared Error Intersection over Union for Neural Network Regression (https://arxiv.org/abs/2107.03411)
20. TrIoU：Transformed Intersection over Union: A Metric for Evaluating Weakly Supervised Instance Segmentation (https://arxiv.org/abs/2102.02615)

以上是一些目标检测IoU变形的论文地址，如果想了解更多细节，您可以点击链接阅读相关的论文。