基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生在線課堂行為檢測(cè)

摘 要：為實(shí)時(shí)掌握學(xué)生線上學(xué)習(xí)情況，提高學(xué)生線上課堂教學(xué)質(zhì)量。針對(duì)移動(dòng)設(shè)備端、學(xué)生圖像尺寸大小不一、背景復(fù)雜易遮擋等問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了一種基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型。首先以YoloV5s為基準(zhǔn)，輕量化改進(jìn)其主干特征網(wǎng)絡(luò)，從而減小模型體積；并通過(guò)改進(jìn)DIoU作為損失函數(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化模型，提升檢測(cè)框質(zhì)量。（剩余5896字）