| 融合輕量化與梯形結(jié)構(gòu)的學(xué)生行為檢測(cè)算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：1584 K | |
| 標(biāo)簽： 梯形結(jié)構(gòu) 學(xué)生行為檢測(cè) YOLOv4 | |
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| 文檔介紹：為了解決常見目標(biāo)檢測(cè)算法在課堂場(chǎng)景中難以有效應(yīng)用的問題，提出了一種融合輕量化與梯形結(jié)構(gòu)的學(xué)生行為檢測(cè)算法。該算法基于YOLOv4架構(gòu)，針對(duì)目標(biāo)分類和分布空間的特點(diǎn)，提出一種新的“梯”形特征融合結(jié)構(gòu)，并結(jié)合MobileNetv2思想，優(yōu)化模型參數(shù)得到梯形-MobileDarknet19特征提取網(wǎng)絡(luò)，既減少了網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，提高了工作效率，同時(shí)加強(qiáng)了目標(biāo)特征的信息傳輸，提升了模型學(xué)習(xí)能力；在尺度檢測(cè)階段引入5層的DenseNet網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的YOLOv4-ST算法相比于原YOLOv4算法mAP提高了5.5%，相比于其他主流算法，在學(xué)生課堂行為檢測(cè)任務(wù)中具有較好的實(shí)用性。 | |
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