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一种基于改进YOLOv8模型的学生课堂行为检测方法 

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申请/专利权人:无锡学院

摘要:本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的学生课堂行为检测方法,属于行为检测与识别领域,方法包括:构建改进型YOLOv8模型,对YOLOv8模型进行优化,得到改进的YOLOv8模型:在YOLOv8模型的Backbone网络中引入动态组卷积混洗模块替换原YOLOv8模型Backbone网络中的第四个C2f模块;在YOLOv8模型的Neck网络中构建自适应极化特征融合模块替换原YOLOv8模型Neck网络中的C2f模块;创建任务动态对齐检测头模块,替换原YOLOv8模型的检测层,提升了学生课堂行为检测的精度、效率。

主权项:1.一种基于改进YOLOv8模型的学生课堂行为检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:对YOLOv8模型进行优化,得到改进型YOLOv8算法模型:在YOLOv8模型的Backbone网络中引入DGCST模块替换原YOLOv8模型Backbone网络中的第四个C2f模块;在YOLOv8模型的Neck网络中构建APFF模块替换原YOLOv8模型Neck网络中的C2f模块;所述APFF模块包括依次连接的卷积Conv模块、Split模块、APFFBottleneck模块、特征融合模块和卷积Conv模块;所述APFFBottleneck模块包括依次连接的卷积Conv模块、LDConv卷积模块和PSA注意力机制;创建TDADH模块,替换原YOLOv8模型的检测层;步骤2:对改进型YOLOv8算法模型进行迭代训练,得到训练后的改进型YOLOv8算法模型;步骤3:将待测图像输入训练后的改进型YOLOv8算法模型中进行测试,得到学生课堂行为的检测结果。

全文数据:

权利要求:

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