针对监控视频中人体异常行为的复杂多样难检测问题，提出了基于YOLO网络模型的异常行为检测方法。根据对监控场景的异常行为定义需求，将标定的异常行为通过YOLO网络模型进行训练，不进行人体目标的提取而将其放到神经网络中，直接实现端到端的异常行为分类，从而实现对具体应用场景的异常行为检测。实验结果表明，该方法召回率接近100%并且平均精确率达到96%以上，同时通过GPU加速对于视频流的检测速度可以达到30FPS左右，实现对监控视频异常行为的实时检测。

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今天小编就为大家分享一篇python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)，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上面的iou包 觉得有用就收藏吧 GNS3上面的iou包 配合VMware使用

训练完目标检测模型之后，需要评价其性能，在不同的阈值下的准确度是多少，有没有漏检，在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。 希望能提供一些思路，如果觉得有用欢迎赞我表扬我~ IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。 计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集，如下图： 蓝色的框是：GroundTruth 黄色的框是：DetectionResult 绿色的框是：DetectionResult ⋂GroundTruth 红色

在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法： 1. 两个矩形的宽之和减去组合后的矩形的宽就是重叠矩形的宽，同比重叠矩形的高 2. 右下角的minx减去左上角的maxx就是重叠矩形的宽，同比高 然后 IOU = 重叠面积 / （两矩形面积和—重叠面积） 然，不规则四边形就不能通过这种方式来计算，找了好久数学资料，还是没找到答案（鄙人数学渣渣），最后看了白翔老师的textBoxes++论文源码后，知道python的shapely包可以直接做到，下面给出的代码和注释： import numpy as np im

这是一款模拟Cisco设备的模拟器，性能很好，用起来很方便

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。

画出两个多边形并且计算它们的并交比iou  import numpy as np import shapely from shapely.geometry import Polygon, MultiPoint # 多边形 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import math from graham_scan import graham_scan def calulate_iou(line1, line2): # 代码来源：https://blog.csdn.net/u012433049/article/details/829

GNS3-2.2.8-all-in-one-regular.exe 2020年5月27日更新