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基于改进YOLOv5s的课堂学生行为检测算法设计与实现: 收藏
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引用; 《黑龙江工业学院学报（综合版）》2024年第9期24卷 81-86页; 作者：刘晨怡邢雪凯奚文欣胡国华连顺合肥大学先进制造工程学院安徽合肥230601 科大讯飞股份有限公司安徽合肥230088; 针对在复杂的课堂环境中,传统的目标检测算法出现的漏检和误检问题,提出一种改进的YOLOv5s目标检测算法,旨在提高在课堂环境中对学生行为的检测准确性。首先,创建包含六种行为的学生行为数据集;其次,在Backbone和Neck部分添加多头自注...; 针对在复杂的课堂环境中,传统的目标检测算法出现的漏检和误检问题,提出一种改进的YOLOv5s目标检测算法,旨在提高在课堂环境中对学生行为的检测准确性。首先,创建包含六种行为的学生行为数据集;其次,在Backbone和Neck部分添加多头自注意力机制,增强模型对课堂图像中复杂拥挤的空间关系的理解能力;最后,将目标检测头部中计算边框损失的CIoU替换为更加全面的SIoU。实验结果表明,改进后的模型相较于原模型的平均精度提高3.9%,召回率提高2.6%,提升了模型对目标的准确检测能力。; 来源：详细信息评论

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