SCB-dataset: A Dataset for Detecting Student Classroom Behavior

要約

タイトル：学生の教室での行動を検出するためのデータセットであるSCB-dataset
要約：
– 深層学習手法を使用して、学生の教室での行動を自動検出することは、クラスのパフォーマンスを分析し、教育効果を向上させるための有望なアプローチである。
– しかしながら、学生の行動に関する公開データセットの不足は、この分野の研究者にとって課題である。
– この問題に対処するために、我々は、リアルなシナリオを反映した学生の教室での行動データセット（SCB-dataset）を提案する。
– このデータセットは11,248のラベルと4,003の画像を含み、手を挙げる行動に重点を置いている。
– YOLOv7アルゴリズムを使用してデータセットを評価し、平均精度（map）85.3％を達成した。
– 我々は、このデータセットが学生行動検出の分野での将来的な研究の堅固な基盤となり、この領域のさらなる進展を促進することができると考えている。
– 私たちのSCB-datasetは、https://github.com/Whiffe/SCB-datasetからダウンロードできます。

要約(オリジナル)

The use of deep learning methods for automatic detection of students’ classroom behavior is a promising approach to analyze their class performance and enhance teaching effectiveness. However, the lack of publicly available datasets on student behavior poses a challenge for researchers in this field. To address this issue, we propose a Student Classroom Behavior dataset (SCB-dataset) that reflects real-life scenarios. Our dataset includes 11,248 labels and 4,003 images, with a focus on hand-raising behavior. We evaluated the dataset using the YOLOv7 algorithm, achieving a mean average precision (map) of up to 85.3%. We believe that our dataset can serve as a robust foundation for future research in the field of student behavior detection and promote further advancements in this area.Our SCB-dataset can be downloaded from: https://github.com/Whiffe/SCB-dataset

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arxiv.jp, OpenAI