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基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测
被引量:
4
1
作者
白捷
高海力
+3 位作者
王永众
杨来邦
项晓航
楼雄伟
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第5期1-11,共11页
课程教学质量是衡量学校教学水平的一项核心内容,其教学效果可以从学生听课状态进行直观反映。为提升学生上课状态,督促课堂纪律,本文提出一种基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测的方法。首先,利用浙江农林大...
课程教学质量是衡量学校教学水平的一项核心内容,其教学效果可以从学生听课状态进行直观反映。为提升学生上课状态,督促课堂纪律,本文提出一种基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测的方法。首先,利用浙江农林大学监控视频进行手工标注图片,并利用数据增强方式增加图片规模,建立常见学生课堂行为数据集;然后,以预训练的Inception-ResNet-v2网络用于特征提取,目标检测框架选用Faster R-CNN,通过迁移学习方式实现对正常学习、睡觉、低头等课堂行为的检测;最后,通过多路特征融合方式,在拥有丰富语义信息的深层中融入更多细节信息的浅层特征,得到改进的学生课堂表现检测模型。实验结果显示:该模型的查准率均值可达76.32%,在原有算法基础上提升了12.22个百分点,取得较好的检测效果。该模型对学生课堂行为具有较高的查准率,表明多路特征融合的Faster R-CNN在学生课堂行为检测具有一定的应用前景,可为提高课堂教学质量提供新的参考。
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关键词
课堂行为检测
Faster
R-CNN
特征融合
迁移学习
下载PDF
职称材料
题名
基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测
被引量:
4
1
作者
白捷
高海力
王永众
杨来邦
项晓航
楼雄伟
机构
浙江农林大学信息工程学院
浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室
浙江省林业局
杭州感知科技有限公司
林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室
出处
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第5期1-11,共11页
基金
浙江省重点研发项目(2018C02013)
浙江省科技计划项目(2017C02044)。
文摘
课程教学质量是衡量学校教学水平的一项核心内容,其教学效果可以从学生听课状态进行直观反映。为提升学生上课状态,督促课堂纪律,本文提出一种基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测的方法。首先,利用浙江农林大学监控视频进行手工标注图片,并利用数据增强方式增加图片规模,建立常见学生课堂行为数据集;然后,以预训练的Inception-ResNet-v2网络用于特征提取,目标检测框架选用Faster R-CNN,通过迁移学习方式实现对正常学习、睡觉、低头等课堂行为的检测;最后,通过多路特征融合方式,在拥有丰富语义信息的深层中融入更多细节信息的浅层特征,得到改进的学生课堂表现检测模型。实验结果显示:该模型的查准率均值可达76.32%,在原有算法基础上提升了12.22个百分点,取得较好的检测效果。该模型对学生课堂行为具有较高的查准率,表明多路特征融合的Faster R-CNN在学生课堂行为检测具有一定的应用前景,可为提高课堂教学质量提供新的参考。
关键词
课堂行为检测
Faster
R-CNN
特征融合
迁移学习
Keywords
classroom behavior detection
Faster R-CNN
feature fusion
migration learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测
白捷
高海力
王永众
杨来邦
项晓航
楼雄伟
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
4
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