| 融合轻量化与梯形结构的学生行为检测算法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：1584 K | |
| 標(biāo)簽： 梯形结构 学生行为检测 YOLOv4 | |
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| 文檔介紹：为了解决常见目标检测算法在课堂场景中难以有效应用的问题，提出了一种融合轻量化与梯形结构的学生行为检测算法。该算法基于YOLOv4架构，针对目标分类和分布空间的特点，提出一种新的“梯”形特征融合结构，并结合MobileNetv2思想，优化模型参数得到梯形-MobileDarknet19特征提取网络，既减少了网络的计算量，提高了工作效率，同时加强了目标特征的信息传输，提升了模型学习能力；在尺度检测阶段引入5层的DenseNet网络，增强网络对小目标的检测能力。实验结果表明，提出的YOLOv4-ST算法相比于原YOLOv4算法mAP提高了5.5%，相比于其他主流算法，在学生课堂行为检测任务中具有较好的实用性。 | |
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