基于yolov7开发构建学生课堂行为检测识别系统
yolov7也是一款非常出众的目标检测模型，在我之前的文章中也有非常详细的教程系列的文章，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。
《基于YOLOV7的桥梁基建裂缝检测》
《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程》
《基于YOLOv7融合轻量级网络MobileOne的表格检测识别分析系统》
《助力安全作业生产，基于YOLOv7融合Transformer开发构建安全帽检测识别分析系统》
《助力不文明行文识别，基于YOLOv7融合RepVGG的遛狗牵绳行为检测识别分析系统》
学生课堂行为检测是一个比较有实际意义也比较有趣的应用场景，在我之前的一些文章中也有过相关方面的实践如下：
《基于yolov5轻量级的学生上课姿势检测识别分析系统》
《基于轻量级CNN开发构建学生课堂行为识别系统》
《yolov4-tiny目标检测模型实战——学生姿势行为检测》
可以看到：这里模型选用的大都是yolov5及之前的系列模型，对于新款模型的使用则有所欠缺。
这里主要就是基于yolov7来开发构建学生课堂行为检测识别分析系统，首先看下效果图：
如果对yolov7的使用有问题可以看我超详细的教程：
YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程_Together_CZ的博客-CSDN博客
接下来简单看下数据集情况：
数据来源于真实场景拍摄录制采集。
标注文件如下：
实例标注内容如下所示：
1 0.546875 0.5487132352941176 0.09166666666666666 0.10477941176470588
0 0.40208333333333335 0.5873161764705882 0.14583333333333334 0.3841911764705882
训练数据配置文件如下：
# txt path
train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/test
test: ./dataset/images/test# number of classes
nc: 3# class names
names: ['study','sleep','phone']
模型文件如下：
# parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple# anchors
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# backbone
backbone:# [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True[[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 1-P2/4 [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 7[-1, 1, MP, []], # 8-P3/8[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 14[-1, 1, MP, []], # 15-P4/16[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 21[-1, 1, MP, []], # 22-P5/32[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 28]# head
head:[[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, SP, [5]],[-2, 1, SP, [9]],[-3, 1, SP, [13]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -7], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 37[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 47[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 57[-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, 47], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 65[-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, 37], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 73[57, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[65, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[73, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[74,75,76], 1, IDetect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]
默认是100次epochde迭代计算，结果详情如下：
【混淆矩阵】
【F1值曲线】
【精确率曲线】
【召回率曲线】
【训练可视化】
最后将整体模型的推理计算集成到可视化界面中，同时实现图像推理检测和视频推理检测，效果实例如下所示：
【图像推理】
【视频推理】
相关文章：
基于yolov7开发构建学生课堂行为检测识别系统
yolov7也是一款非常出众的目标检测模型，在我之前的文章中也有非常详细的教程系列的文章，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。 《基于YOLOV7的桥梁基建裂缝检测》 《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程》 《基于YOLOv7融合…...
GPT-4 开始内测32k输入长度的版本了！你收到邀请了吗?
要说现在 GPT-4 最大的问题是什么？可能除了一时拿他没有办法的机器幻觉，就是卡死的输入长度了吧。尽管在一般的对话、搜索的场景里目前普通版本 GPT-4 的 8000 左右的上下文长度或许绰绰有余，但是在诸如内容生成、智能阅读等方面当下基础版的…...
如何用ChatGPT做新品上市推广方案策划？
该场景对应的关键词库(28个）： 品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话…...
Qt之QGraphicsEffect的简单使用（含源码+注释）
文章目录 一、效果示例图1.效果演示图片3.弹窗演示图片 二.问题描述三、源码CFrame.hCFrame.cppCMainWindow.hCMainWindow.cpp 总结 一、效果示例图 1.效果演示图片 3.弹窗演示图片 二.问题描述 （因为全是简单使用，毫无技巧，直接描述问题&a…...
前端优化-css
1.css盒子模型 标准盒子模型，IE盒子模型 标准盒子模型：margin-border-padding-content IE盒子模型：margin-content(border-padding-content) 如何转换： box - sizing: border - box; // IE盒子模型 box - sizing: content - …...
第三方ipad笔哪个牌子好用？ipad触控笔推荐平价
至于选择苹果原装的电容笔，还是平替的电容笔，要看个人的需求而定，比如画图用的，可以用Apple Pencil；比如学习记笔记用的，可以用平替电容笔，目前的平替电容笔无论是品质还是性能，都非…...
windows10+detectron2完美安装教程
文章目录 前言下载detectron2安装Visual Studio 2019修改代码 前言 需要下载detectron2的github项目，安装vs2019 (强烈建议这个版本，其他的版本需要做更多地操作才能成功安装)，默认其他环境没问题。 下载detectron2 链接：https…...
串口与wifi模块
经过以下学习，我们掌握： AT指令与wifi模块的测试方法：通过CH340直接测试，研究各种AT指令下wifi模块的响应信息形式。编程，使用串口中断接收wifi模块对AT指令的响应信息以及透传数据，通过判断提高指令执行的…...
上财黄烨：金融科技人才的吸引与培养
“金融科技企业在吸引人才前，应先完善人才培养机制，建立员工画像，有针对性地培训提高成员综合素质。” ——上海金融智能工程技术研究中心上海财经大学金融科技研究院秘书长&院长助理黄烨老师 01.何为数字人才？ 目前大多数研…...
利用MQ事务消息实现分布式事务
MQ事务消息使用场景 消息队列中的“事务”，主要解决的是消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。 拿我们熟悉的电商来举个例子。一般来说，用户在电商 APP 上购物时，先把商品加到购物车里，然后几件商品一起下单，最后…...
C++面向对象设计：深入理解多态与抽象类实现技巧
面向对象的多态 一、概念二、实现1. 静态多态1.1 函数重载1.2 运算符重载 2. 动态多态2.1 虚函数2.2 纯虚函数 三、虚函数1. 定义2. 实现3. 注意 四、纯虚函数1. 定义2. 作用 五、虚析构函数1. 定义2. 作用 六、 抽象类七、实现多态的注意事项1. 基类虚函数必须使用 virtual 关…...
长三角生物医药产业加速跑，飞桨螺旋桨为创新药企、医药技术伙伴装上AI大模型引擎...
生物医药是国家“十四五”规划中明确的战略性新兴产业之一。长三角地区是中国生物医药产业的排头兵，也是《“十四五”生物经济发展规划》的“生物经济先导区”之一。据《上海市生物医药产业投资指南》显示，2022 年上海市生物医药产业在 I 类国产创新药数…...
orin Ubuntu 20.04 配置 Realsense-ROS
librealsense安装 sudo apt-get install libudev-dev pkg-config libgtk-3-dev sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev pkg-config sudo apt-get install libglfw3-dev sudo apt-get install libssl-dev sudo apt-get install ros-noetic-ddynamic-reconfigure二进制安装libr…...
MyBatis基础知识点总结
MyBatis了解 MyBatis 是什么？ MyBatis 是支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射的优秀的持久层框架 MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集 MyBatis 可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的 POJO&#x…...
校园企业车辆维修报修管理系统设计与开发
本研究课题重点主要包括了下面几大模块：在本基于.net平台的车辆系统中分为管理员和用户2个模块，主要功能包括管理员信息管理，车辆信息管理，驾驶员信息管理，事故信息管理，维修信息管理，维修点管理…...
【企业信息化】第1集 免费开源ERP: Odoo 16 CRM客户关系管理系统
文章目录 前言一、概览二、使用功能1.加快销售速度2.销售线索3.机会4.客户5.高效沟通6.报告7.集成 三、总结 前言 世界排名第一的免费开源ERP: Odoo 16 CRM客户关系管理系统。真正以客户为中心的CRM。 一、概览 获得准确预测 使用可操作数据，以做出更好的决定。 获…...
Flink创建Hudi的Sink动态表
工厂类 HoodieTableFactory 提供的创建动态表接口 createDynamicTableSource 和 createDynamicTableSink，对应的源码文件为：https://github.com/apache/hudi/blob/master/hudi-flink-datasource/hudi-flink/src/main/java/org/apache/hudi/table/HoodieT…...
人脸识别技术的安全性及其应用探讨
随着科技的不断发展，人脸识别技术已经成为了一个热门话题。人脸识别系统的出现，给人们的生活带来了极大的便利，同时也为一些犯罪分子提供了方便。因此，人脸识别技术的安全性和可靠性一直备受关注。 一、人脸识别技术的原理 人脸识…...
老域名查询工具- 在线域名批量查询工具
域名批量查询工具 域名批量查询工具是一种帮助用户快速查询多个域名信息的工具，通常能够自动扫描一组域名的WHOIS信息、DNS、IP地址、服务器等各种信息，并提供快速的结果反馈。 以下是域名批量查询工具主要的优点： 提高工作效率：…...
JimuReport - 积木报表（一款免费Web报表工具）
一款免费的数据可视化报表，含报表和大屏设计，像搭建积木一样在线设计报表！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ Web 版报表设计器，类似于excel操作风格，通过拖拽完成报表设计。…...
基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件
1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹，并新增内容 3.创建package文件夹...
（二）原型模式
原型的功能是将一个已经存在的对象作为源目标，其余对象都是通过这个源目标创建。发挥复制的作用就是原型模式的核心思想。 一、源型模式的定义 原型模式是指第二次创建对象可以通过复制已经存在的原型对象来实现，忽略对象创建过程中的其它细节。 📌 核心特点： 避免重复初…...
学习STC51单片机31（芯片为STC89C52RCRC）OLED显示屏1
每日一言 生活的美好，总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件：OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写，"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...
sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串
DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...
从零实现STL哈希容器：unordered_map/unordered_set封装详解
本篇文章是对C学习的STL哈希容器自主实现部分的学习分享 希望也能为你带来些帮助~ 那咱们废话不多说，直接开始吧！ 一、源码结构分析 1. SGISTL30实现剖析 // hash_set核心结构 template <class Value, class HashFcn, ...> class hash_set {ty…...
PL0语法，分析器实现！
简介 PL/0 是一种简单的编程语言，通常用于教学编译原理。它的语法结构清晰，功能包括常量定义、变量声明、过程（子程序）定义以及基本的控制结构（如条件语句和循环语句）。 PL/0 语法规范 PL/0 是一种教学用的小型编程语言，由 Niklaus Wirth 设计，用于展示编译原理的核…...
Java线上CPU飙高问题排查全指南
一、引言 在Java应用的线上运行环境中，CPU飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现CPU飙高时，通常会导致应用响应缓慢，甚至服务不可用，严重影响用户体验和业务运行。因此，掌握一套科学有效的CPU飙高问题排查方法&…...
C++ 设计模式 《小明的奶茶加料风波》
👨🎓 模式名称：装饰器模式（Decorator Pattern） 👦 小明最近上线了校园奶茶配送功能，业务火爆，大家都在加料： 有的同学要加波霸 🟤，有的要加椰果…...
【Linux系统】Linux环境变量：系统配置的隐形指挥官
。# Linux系列 文章目录 前言一、环境变量的概念二、常见的环境变量三、环境变量特点及其相关指令3.1 环境变量的全局性3.2、环境变量的生命周期 四、环境变量的组织方式五、C语言对环境变量的操作5.1 设置环境变量：setenv5.2 删除环境变量:unsetenv5.3 遍历所有环境…...
脑机新手指南（七）：OpenBCI_GUI：从环境搭建到数据可视化（上）
一、OpenBCI_GUI 项目概述 （一）项目背景与目标 OpenBCI 是一个开源的脑电信号采集硬件平台，其配套的 OpenBCI_GUI 则是专为该硬件设计的图形化界面工具。对于研究人员、开发者和学生而言，首次接触 OpenBCI 设备时，往…...