基于yolov8的学生课堂行为识别分析

学生课堂行为识别分析

YOLOv8模型通过深入分析和标注上课行为数据集，能够精确识别学生在课堂上的各种行为状态。14。该系统能够实时监控并分析学生的行为，识别出包括举手、阅读、写作、使用电话、低头和靠在桌子上等六种行为3。此外，YOLOv8模型结合了Res2Net网络模型的模块，通过C2f_Res2block模块、MHSA和EMA的集成，提高了课堂检测的准确性5。针对课堂学习行为的遮挡问题，研究者提出了改进的YOLOv8n_BT算法，通过BRA的集成来解决这一问题6。源码来自飞桨开源项目，推荐使用GPU版本的Paddle以获得更快的运行速度7。YOLOv7-BRA系统也提出了八种不同的行为模式，以应对课堂行为检测的挑战8。YOLOv8作为一种目标检测算法，对于识别图像或视频中的学生行为具有重要意义9。