SCB-Dataset3：一种用于学生课堂行为检测的基准数据集
计算机视觉与模式识别
2024-09-10 v2
摘要
利用深度学习方法自动检测学生课堂行为，是分析其课堂表现与提升教学效果的一种有前景的途径。然而，公开的学生行为数据集匮乏对该领域研究者构成挑战。为此，我们提出了代表真实场景的学生课堂行为数据集（SCB-dataset3）。我们的数据集包含5686张图像与45578个标注，聚焦于六种行为：举手、阅读、书写、使用手机、低头与趴桌。我们使用YOLOv5、YOLOv7与YOLOv8算法对该数据集进行评估，取得了最高达80.3的平均精度均值（mAP）。我们相信该数据集可作为未来学生行为检测研究的坚实基础，并推动该领域的进展。我们的SCB-dataset3可于以下地址下载：https://github.com/Whiffe/SCB-dataset
引用
@article{arxiv.2310.02522,
title = {SCB-Dataset3: A Benchmark for Detecting Student Classroom Behavior},
author = {Fan Yang and Tao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.02522},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2304.02488, arXiv:2306.03318