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。
文件下载
评论信息
其他资源
- Unity实现轻量化答题软件，随机题库，非SQL数据库加载形式
- 多层小波分解与重构.m
- 手把手教你怎么从github上到项目到你的eclipse里面
- 最大熵模型 代码
- STM32与FPGA实现串口通信
- 编译原理--递归下降分析程序（C++）
- libdepthengine.so.1.0.tar.gz
- STM32F1x ADC三通道连续转换完整工程代码
- LD3320原理图schdoc
- java程序 停车场管理系统
- 区块链:新经济蓝图及导读
- docker-compose-Linux-x86_64.zip
- docrud.rar
- svn代码查看工具及团队合作
- FoxitReader411.pkg
- w3cschool离线手册
- CCIE路由与交换认证考试指南（英文版）
- 物业管理系统
- c++邮寄包裹
- CMS说明用户文档（内容管理系统功能说明书）
- Active-HDL_10.1_crack.rar
- ADF4355编程\寄存器配置软件
- 单链表的创建、查找、删除、添加、合并
- httpwatch 9.4.17 pro 2015最新破解版（含破解文件）
- Random graphs 2nd (author:Béla Bollobás) 随机图-第2版
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明