一种基于YOLO的学员状态检测方法

摘要

本发明公开了一种基于YOLO的学员状态检测算法，包括以下步骤：S1：YOLO的改进；S2：在原来的DBL组件后加入瓶颈注意力模型BAM，然后经过2个DBL组件，再加入卷积注意力模型CBAM；S3：修改后的网络进行训练，本发明涉及基于YOLO的目标检测技术。本发明在YOLO网络的基础上，加入了瓶颈注意力模型(BAM)和卷积注意力模型(CBAM)，在保证了较高检测速率的同时，提高了YOLO网络的精度。同时，我们将其应用在教学课堂中，实现对学生听课状态的检测，便于教学者对课堂情况的了解和管理加入了注意力机制的YOLO网络，经过在VOC 2012数据集上的测试，速度可以达到在自己的学员数据集上，准确率相对原版网络，准确率有所提升。