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题名基于指导锚框平衡检测模型的录播课堂行为分析研究
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作者
张冰雪
刘树潜
熊振海
侯龙锋
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机构
上海理工大学
国防大学
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出处
《软件》
2020年第12期45-50,66,共7页
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基金
上海市青年科技英才扬帆计划(17YF1428400)
中国教育装备行业协会教育装备研究院课题“基于人工智能技术的教学质量分析及教育决策支持的研究及应用”(CEFR18009R4)。
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文摘
该论文将深度学习中目标检测技术结合教室实际场景,对录播课堂中教师以及学生进行行为检测识别,方便后续结合教学模型了解课堂质量。实验融合了Libra R-CNN中的平衡金字塔结构与GA-RPN中的指导生成锚框,在锚框与目标框的回归时均使用平衡L1损失函数以降低相似背景等噪声数据的梯度影响,使得模型对复杂场景有更好的检测效果。根据教师场景与学生场景的不同特征,通过对比主流检测框架在各自场景下的检测效果,综合其检测速度,得出针对教师这种较为单一场景,使用ResNet50作为主干网络的SSD检测模型在保证精准度的同时速度最快;针对学生听课场景,使用该实验设计的GaB R-CNN+ResNeXt101检测效果最好,AP达到了80.9%。
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关键词
教学行为分析
Libra
R-CNN
指导锚框
均衡L1损失函数
GaB
R-CNN
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Keywords
teaching behavior analysis
Libra R-CNN
guided anchors
balanced L1 loss
GaB R-CNN
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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