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本文基于一个学生课堂行为检测数据集,详细介绍了从数据集理解、标注类别分析到 YOLO11 模型训练和验证的完整流程。该数据集虽然样本量不大,但覆盖了 12 种常见课堂行为,适合用于智慧课堂场景下的目标检测方案验证。通过训练实验,我们发现 YOLO11 在举手、阅读、书写等特征明显的行为上表现较好,而在低头、转头等细微动作上仍有提升空间。建议后续从增加样本量、优化数据增强策略和选择更大模型等方面进行
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