基于Faster+R-CNN的学生课堂行为检测算法研究.pdf
学生课堂行为检测是对学生在课堂中表现出的行为进行检测，以此来判断学生是否认真听课和教师教学的质量,达到提高教学质量和督促学生认真学习的目的。利用深度学习通用目标检测框架 Faster R-CNN 通过基于 ZFNet 预训练网络模型的迁移学习，来提取学生课堂行为特征，实现对学习、玩手机、睡觉等行为的检测识别分析。结果表明，该卷积神经网络能够对目标行为取得良好的检测识别效果。
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