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基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测

白捷 高海力 王永众 杨来邦 项晓航 楼雄伟

广西师范大学学报（自然科学版）2020，Vol.38Issue(5)：1-11,11.
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广西师范大学学报（自然科学版）2020，Vol.38Issue(5)：1-11,11.DOI:10.16088/j.issn.1001-6600.2020.05.001

基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测

Detection of Students' Classroom Performance Based on Faster R-CNN and Transfer Learning with Multi-Channel Feature Fusion

白捷 1高海力 2王永众 3杨来邦 4项晓航 4楼雄伟4

作者信息

  • 1. 浙江农林大学 信息工程学院, 浙江 杭州311300
  • 2. 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,浙江 杭州311300
  • 3. 浙江省林业局, 浙江 杭州311300
  • 4. 杭州感知科技有限公司,浙江 杭州311300
  • 折叠

摘要

关键词

课堂行为检测/Faster R-CNN/特征融合/迁移学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

白捷,高海力,王永众,杨来邦,项晓航,楼雄伟..基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2020,38(5):1-11,11.

基金项目

浙江省重点研发项目(2018C02013) （2018C02013）

浙江省科技计划项目(2017C02044) （2017C02044）

广西师范大学学报（自然科学版）

OA北大核心CSTPCD

1001-6600

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