基于YOLOv5的多学生学习行为识别在智能课堂中的应用

利用深度学习的计算机视觉技术基于YOLOv5的多学生学习行为识别算法，在智能课堂中的应用逐渐成为一个越来越受欢迎的研究方向。本文就提出了一种基于YOLOv5的学生学习行为识别方法，该方法可以准确跟踪和识别多个目标学生在课堂上的行为，通过预处理和卷积等技术实现准确识别学生在课堂上的学习行为。该算法采用分类金字塔网络和路径聚合网络结构，并进行多组实验与传统学习行为识别方法进行比较，提高mAP性能达到11%的水平，效果明显。相关研究者可以在这个领域中深入挖掘，为优化智能教育做出更多的贡献。