論文の概要: Towards Student Actions in Classroom Scenes: New Dataset and Baseline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00926v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 03:44:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 08:21:03.075157
- Title: Towards Student Actions in Classroom Scenes: New Dataset and Baseline
- Title（参考訳）: 授業場面における学生行動に向けて:新しいデータセットとベースライン
- Authors: Zhuolin Tan, Chenqiang Gao, Anyong Qin, Ruixin Chen, Tiecheng Song, Feng Yang, Deyu Meng,
- Abstract要約: 複雑な教室シーンを対象とした,SAV(Multi-label student action video)データセットを提案する。
データセットは、758の教室から、4,324の慎重にトリミングされたビデオクリップで構成され、それぞれに15の教室で生徒が表示するアクションがラベル付けされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.268586725768465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analyzing student actions is an important and challenging task in educational research. Existing efforts have been hampered by the lack of accessible datasets to capture the nuanced action dynamics in classrooms. In this paper, we present a new multi-label student action video (SAV) dataset for complex classroom scenes. The dataset consists of 4,324 carefully trimmed video clips from 758 different classrooms, each labeled with 15 different actions displayed by students in classrooms. Compared to existing behavioral datasets, our dataset stands out by providing a wide range of real classroom scenarios, high-quality video data, and unique challenges, including subtle movement differences, dense object engagement, significant scale differences, varied shooting angles, and visual occlusion. The increased complexity of the dataset brings new opportunities and challenges for benchmarking action detection. Innovatively, we also propose a new baseline method, a visual transformer for enhancing attention to key local details in small and dense object regions. Our method achieves excellent performance with mean Average Precision (mAP) of 67.9\% and 27.4\% on SAV and AVA, respectively. This paper not only provides the dataset but also calls for further research into AI-driven educational tools that may transform teaching methodologies and learning outcomes. The code and dataset will be released at https://github.com/Ritatanz/SAV.
- Abstract（参考訳）: 学生行動の分析は、教育研究において重要かつ困難な課題である。
既存の取り組みは、教室の微妙なアクションダイナミクスを捉えるために、アクセス可能なデータセットが欠如していることによって妨げられている。
本稿では,複雑な教室シーンを対象としたSAV(Multi-label student action video)データセットを提案する。
データセットは、758の教室から、4,324の慎重にトリミングされたビデオクリップで構成され、それぞれに15の教室で生徒が表示するアクションがラベル付けされている。
既存の行動データセットと比較して、我々のデータセットは、さまざまな実際の教室シナリオ、高品質のビデオデータ、微妙な動きの違い、密集した物体のエンゲージメント、大きなスケールの違い、様々な射撃角度、視覚的閉塞など、ユニークな課題を提供することで際立っている。
データセットの複雑さが増大すると、アクション検出をベンチマークする新たな機会と課題がもたらされる。
また,小型で高密度な対象領域における局所的な重要な細部への注意を高めるための,新しいベースライン手法であるビジュアルトランスフォーマーを提案する。
平均精度は67.9 %, 平均精度は27.4 %, 平均精度は67.9 %, 平均精度は27.4 %であった。
この論文は、データセットを提供するだけでなく、教育方法論や学習成果を変革するAI駆動型教育ツールのさらなる研究も求めている。
コードとデータセットはhttps://github.com/Ritatanz/SAVで公開される。
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