論文の概要: SCB-Dataset3: A Benchmark for Detecting Student Classroom Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02522v2
• Date: Mon, 9 Sep 2024 11:01:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 04:03:29.673568
• Title: SCB-Dataset3: A Benchmark for Detecting Student Classroom Behavior
• Title（参考訳）: SCB-Dataset3: 学生の授業行動検出のためのベンチマーク
• Authors: Fan Yang, Tao Wang,
• Abstract要約: 学生のクラスルーム行動データセット(SCB-dataset3)は現実のシナリオを表す。 データセットは5686枚の画像と45578枚のラベルで構成されており、手作り、読み書き、電話の使用、頭をお辞儀、テーブルの上に傾ける6つの行動に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.878489963907169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of deep learning methods to automatically detect students' classroom behavior is a promising approach for analyzing their class performance and improving 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 the Student Classroom Behavior dataset (SCB-dataset3), which represents real-life scenarios. Our dataset comprises 5686 images with 45578 labels, focusing on six behaviors: hand-raising, reading, writing, using a phone, bowing the head, and leaning over the table. We evaluated the dataset using the YOLOv5, YOLOv7, and YOLOv8 algorithms, achieving a mean average precision (map) of up to 80.3$\%$. We believe that our dataset can serve as a robust foundation for future research in student behavior detection and contribute to advancements in this field. Our SCB-dataset3 is available for download at: 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,授業効果を向上させ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,実生活シナリオを表す学生クラスルーム行動データセット(SCB-dataset3)を提案する。 データセットは5686枚の画像と45578枚のラベルで構成されており、手作り、読み書き、電話の使用、頭をお辞儀、テーブルの上に傾ける6つの行動に焦点を当てている。 YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8アルゴリズムを用いて, 平均精度(マップ)を最大80.3$\%の精度で評価した。 我々は,我々のデータセットが将来の学生行動検出研究の強固な基盤として機能し,この分野の進歩に寄与すると考えている。 SCB-dataset3 は https://github.com/Whiffe/SCB-dataset でダウンロードできます。

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