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。…...
01-数据操作+数据预处理
1.n维数组，也称为张量（tensor）：tensor和ndarray没有本质区别。tensor是有数学上的严格定义，ndarray是计算机描述的；张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度； 无论使用…...
macOS本地python环境/vscode/导入python包/设置python解释器
查看macbook本地是否有python环境 输入python或者python3，退出python环境使用exit()，别忘了括号 没有的话去官网安装https://www.python.org/ 2. 安装vscode 官网https://code.visualstudio.com/ 3. 安装插件 点击左边的“插件”按钮，安装…...
【转存】Go语言设计模式
导语| 设计模式是针对软件设计中常见问题的工具箱，其中的工具就是各种经过实践验证的解决方案。即使你从未遇到过这些问题，了解模式仍然非常有用，因为它能指导你如何使用面向对象的设计原则来解决各种问题，提高开发效率࿰…...
第十一章 升级与定制
第十一章 升级与定制 一、 RPM 包安装操作 RPM（Redhat Packet Manager）。 ①安装 rpm –i rpm 文件名 （注：⑴常见用法：-ivh 参数显示安装过程和 hash 符#； ⑵覆盖安装：使用- -force 选项。…...
代码随想录算法训练营第二十二天|235. 二叉搜索树的最近公共祖先、701.二叉搜索树中的插入操作、450.删除二叉搜索树中的节点
目录 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 1、递归实现 2、迭代法实现 701.二叉搜索树中的插入操作（递归实现） 450.删除二叉搜索树中的节点（递归实现） 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 相对于 二叉树的最近公共祖先 本题就简单一些了…...
hbase表出现RIT删除方案
1.删除zookeeper中对应表注册信息 cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/zookeeper/bin ./zkCli.sh -server node2:2181 --node2为仿真节点，生产需改 deleteall /hbase/table/表名 2.删除hdfs对应表数据 hadoop dfs -rm -r /hbase/data/default/表名 3.删除hbase:met…...
SQL学习（3）
SELECT 语句用于从表中选取数据。 SELECT 列名称 FROM 表名称 SELECT * FROM 表名称关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值 SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称WHERE 子句用于规定选择的标准 如需有条件地从表中选取数据，可将 WHERE 子句添加到 SELECT 语句。 S…...
连接型CRM助力医疗企业把“成本中心”变成“利润中心”
在市场竞争日益加剧的情形下，企业获客成本大幅上涨，存量客户的维护和开发开始被重视，售后服务部门的职责在企业中发挥的价值越来越大。因为企业售后服务不仅能帮助客户解决问题的部门，还是客户与企业沟通的桥梁，将客户…...
《Vue.js 设计与实现》—— 03 Vue.js 3 的设计思路
1. 声明式地描述 UI Vue.js 3 是一个声明式的 UI 框架，即用户在使用 Vue.js 3 开发页面时是声明式地描述 UI 的。 编写前端页面涉及的内容如下： DOM 元素：例如是 div 标签还是 a 标签属性：如 a 标签的 href 属性，再…...
2023年湖北省建设厅特种作业操作证报名条件是什么？
建筑施工特种作业人员是指在房屋建筑和市政工程施工活动中，从事可能对本人、他人及周围设备设施的安全造成重大危害作业的人员。建筑施工特种作业人员必须经建设主管部门考核合格，取得建筑施工特种作业人员操作资格证书（以下简称“资格证书”…...