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摘要
课堂行为检测在教育领域具有重要意义，可以评估学生的参与度和专注度。然而，传统方法复杂且耗时。提出了基于PP-YOLOv2的课堂行为检测方法，利用计算机视觉和深度学习技术采集和标注学生样本数据集，并进行数据预处理。通过应用Mish激活函数，提升了模型的学习能力和行为检测的准确性。该研究对于实时监测和评估学生行为，改善教学效果并促进个性化学习具有重要意义。实验结果表明，该方法在课堂环境中展现出良好性能，为教育工作者提供了高效准确的课堂行为检测工具。进一步研究可以扩展应用范围，并优化算法以提高性能。
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