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改进的多目标回归学生课堂行为检测方法
被引量：
15
1
作者
刘新运
叶时平
张登辉
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第9期2684-2689,共6页
为解决常见行为识别方法在学生目标密集、姿态多样、遮挡率高的课堂场景中难以有效应用的问题,提出一种改进的多目标回归学生课堂行为检测方法。根据检测任务建立课堂视频均匀采样数据集,为适应课堂场景中多变的学生目标尺寸,设计多尺...
为解决常见行为识别方法在学生目标密集、姿态多样、遮挡率高的课堂场景中难以有效应用的问题,提出一种改进的多目标回归学生课堂行为检测方法。根据检测任务建立课堂视频均匀采样数据集,为适应课堂场景中多变的学生目标尺寸,设计多尺寸输出的神经网络并使用聚类方法生成预选框,采用两段式训练策略,优化模型中的各项参数,提出优化训练方案。实验结果表明,该方案有效提高了模型训练速度,提升了模型的性能。
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关键词
课堂场景
学生行为检测
多目标回归
两段式训练
模型性能
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题名
改进的多目标回归学生课堂行为检测方法
被引量：
15
1
作者
刘新运
叶时平
张登辉
机构
常州大学信息科学与工程学院
浙江树人大学信息科技学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第9期2684-2689,共6页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY16F020021)。
文摘
为解决常见行为识别方法在学生目标密集、姿态多样、遮挡率高的课堂场景中难以有效应用的问题,提出一种改进的多目标回归学生课堂行为检测方法。根据检测任务建立课堂视频均匀采样数据集,为适应课堂场景中多变的学生目标尺寸,设计多尺寸输出的神经网络并使用聚类方法生成预选框,采用两段式训练策略,优化模型中的各项参数,提出优化训练方案。实验结果表明,该方案有效提高了模型训练速度,提升了模型的性能。
关键词
课堂场景
学生行为检测
多目标回归
两段式训练
模型性能
Keywords
classroom scene
student action detection
multi-objective regression
two-stage training
model performance
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
改进的多目标回归学生课堂行为检测方法
刘新运
叶时平
张登辉
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
15
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