論文の概要: SCB-dataset: A Dataset for Detecting Student Classroom Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02488v3
• Date: Thu, 28 Nov 2024 04:19:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:16:37.564430
• Title: SCB-dataset: A Dataset for Detecting Student Classroom Behavior
• Title（参考訳）: SCBデータセット: 生徒の授業行動を検出するデータセット
• Authors: Fan Yang,
• Abstract要約: 学生クラスルーム行動データセット(SCBデータセット)には、11,248のラベルと4,003のイメージが含まれている。 データセットには11,248のラベルと4,003のイメージが含まれており、手作り行動に焦点を当てている。 YOLOv7アルゴリズムを用いてデータセットを評価し,平均精度(マップ)を85.3%まで向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6119958671506707
• License:
• Abstract: The use of deep learning methods for automatic detection of students' classroom behavior is a promising approach to analyze their class performance and enhance teaching effectiveness. However, the lack of publicly available datasets on student behavior poses a challenge for researchers in this field. To address this issue, we propose a Student Classroom Behavior dataset (SCB-dataset) that reflects real-life scenarios. Our dataset includes 11,248 labels and 4,003 images, with a focus on hand-raising behavior. We evaluated the dataset using the YOLOv7 algorithm, achieving a mean average precision (map) of up to 85.3%. We believe that our dataset can serve as a robust foundation for future research in the field of student behavior detection and promote further advancements in this area.Our SCB-dataset can be downloaded from: https://github.com/Whiffe/SCB-dataset
• Abstract（参考訳）: 生徒の授業行動を自動的に検出する深層学習手法は,授業成績を分析し,教育効果を高める上で有望なアプローチである。 しかし、学生行動に関する公開データセットの欠如は、この分野の研究者にとって課題となっている。 この問題に対処するために,実生活シナリオを反映した学生クラスルーム行動データセット(SCBデータセット)を提案する。 データセットには11,248のラベルと4,003のイメージが含まれており、手作り行動に焦点を当てている。 YOLOv7アルゴリズムを用いてデータセットを評価し,平均精度(マップ)を85.3%まで向上させた。 我々のSCBデータセットは、学生行動検出の分野における将来の研究の堅牢な基盤として機能し、この分野のさらなる進歩を促進することができると信じており、https://github.com/Whiffe/SCBデータセットからダウンロードすることができる。

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