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基于MAFM-YOLOv8的学生课堂表现检测
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作者 莫建文 姜贵昀 +1 位作者 袁华 梁豪昌 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1825-1831,共7页
针对智慧教室场景中学生课堂表现检测遇到的目标尺度大小不一、容易出现遮挡、目标密集度高、重叠以及小目标等问题,提出一种基于MAFM-YOLOv8的学生课堂表现检测模型。提出一个多尺度自适应特征提取模块,增强模型对不同尺度特征信息的... 针对智慧教室场景中学生课堂表现检测遇到的目标尺度大小不一、容易出现遮挡、目标密集度高、重叠以及小目标等问题,提出一种基于MAFM-YOLOv8的学生课堂表现检测模型。提出一个多尺度自适应特征提取模块,增强模型对不同尺度特征信息的自适应特征提取能力,用深度可分离卷积代替普通卷积,减少模块中卷积的计算量;采用高效多尺度注意力模块,增强模型对小目标的特征提取能力;采用WIOU损失函数来增强模型在类别不均衡数据集上的训练效果,提升检测性能。实验结果表明,改进YOLOv8算法在学生课堂表现检测中mAP50达到了87.2%,相比原模型提升了3.2%,验证该方法可以有效提高检测精度。 展开更多
关键词 智慧教室 学生课堂表现检测 MAFM-YOLOv8 多尺度自适应特征提取模块 深度可分离卷积 高效多尺度注意力 WIOU损失函数
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