論文の概要: SCB-ST-Dataset4: Extending the Spatio-Temporal Behavior Dataset in
Student Classroom Scenarios Through Image Dataset Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16267v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 00:46:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 17:28:25.375146
- Title: SCB-ST-Dataset4: Extending the Spatio-Temporal Behavior Dataset in
Student Classroom Scenarios Through Image Dataset Method
- Title（参考訳）: SCB-ST-Dataset4:画像データセットによる学生教室シナリオにおける時空間行動データセットの拡張
- Authors: Fan Yang and Xiaofei Wang
- Abstract要約: このデータセットは754のイメージと25670のラベルで構成され、手書き読み書きの3つの動作に焦点を当てている。
提案手法はアノテーションを必要とせずに時間的行動データセットを高速に生成できる。
我々は, YOLO5, YOLO7, YOLOv8, SlowFastアルゴリズムを用いて, 平均精度82.3%のデータセットを評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.170512915228647
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Using deep learning methods to detect students' classroom behavior
automatically is a promising approach for analyzing their class performance and
improving teaching effectiveness. However, the lack of publicly available
spatio-temporal datasets on student behavior, as well as the high cost of
manually labeling such datasets, pose significant challenges for researchers in
this field. To address this issue, we proposed a method for extending the
spatio-temporal behavior dataset in Student Classroom Scenarios
(SCB-ST-Dataset4) through image dataset. Our SCB-ST-Dataset4 comprises 754094
images with 25670 labels, focusing on 3 behaviors: hand-raising, reading,
writing. Our proposed method can rapidly generate spatio-temporal behavioral
datasets without requiring annotation. Furthermore, we proposed a Behavior
Similarity Index (BSI) to explore the similarity of behaviors. We evaluated the
dataset using the YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8, and SlowFast algorithms, achieving a
mean average precision (map) of up to 82.3%. The experiment further
demonstrates the effectiveness of our method. This dataset provides a robust
foundation for future research in student behavior detection, potentially
contributing to advancements in this field. The SCB-ST-Dataset4 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,授業成績の分析と授業効果の向上に有望なアプローチである。
しかし、学生の行動に関する一般公開された時空間データセットの欠如や、このようなデータセットを手動でラベル付けするコストの高騰は、この分野の研究者にとって大きな課題となっている。
そこで,本稿では,学生教室シナリオ(scb-st-dataset4)における時空間行動データセットの拡張手法を提案する。
SCB-ST-Dataset4は754094の画像と25670のラベルで構成されており、手作り、読み書きの3つの行動に焦点を当てている。
提案手法では,アノテーションを必要とせずに時空間行動データセットを迅速に生成できる。
さらに,行動の類似性を検討するために行動類似度指標(bsi)を提案した。
YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8, SlowFastアルゴリズムを用いて, 平均精度(マップ)を82.3%まで向上させた。
この実験は,さらに本手法の有効性を示す。
このデータセットは将来の学生行動検出研究の基盤となり、この分野の進歩に寄与する可能性がある。
SCB-ST-Dataset4 は https://github.com/Whiffe/SCB-dataset でダウンロードできる。
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