基于多尺度局部特征融合与Distance-IoU的 学生课堂行为检测算法

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摘要：设计了一种学生课堂行为检测算法YOLOv8-MD。引入了MLCA注意力机制并将其集成到YOLOv8主干网络的C2f模块中，通过多尺度提取图像的局部特征捕捉图像的细粒度信息，并动态调整各通道的权重、突出关键特征，显著提升检测性能。采用DIoU作为边界框损失函数，解决边界框回归不稳定和目标漏检问题。（剩余2080字）

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