改善されたYOLOv8sに基づく教室内生徒の行動認識
arXiv cs.CV / 2026/5/1
📰 ニュースDeveloper Stack & InfrastructureModels & Research
要点
- 本論文は、実環境の教室映像から生徒の教室内行動を自動認識するための、YOLOv8sを改良したALC-YOLOv8sを提案しています。
- 密集した小さな対象、頻繁な遮蔽、クラス分布の不均衡といった現実の教室特有の課題に対して、SPPF-LSKAによる文脈的特徴抽出の強化や、CFC-CRB/SFC-G2によるマルチスケール特徴融合の改善を組み込みます。
- ATFLossを導入し、少数クラスや難しいサンプルの学習能力を高めることで、行動カテゴリの出現頻度に偏りがあっても頑健性を目指しています。
- 実験では、ベースラインに対してmAP50で1.8%、mAP50-95で2.1%の向上が報告され、複雑な教室シーンにおける自動生徒行動認識の要件を満たせることが示されています。
