基于改进YOLOv5和手势识别的中学生实验评分方法研究

本文提出了一种基于改进YOLOv5和手势识别的中学生实验自动评分方法。将实验拆分为多个场景,应用改进的YOLOv5网络实现实验器材的目标检测,MediaPipe完成手势识别,并结合AI评分细则实现自动评分。实验表明,本文方案的自动评分准确率可达人工评分的70%,具有良好的性能,为基于深度学习的中学生实验评分提供了新思路。