基于RT-DETR-ASF的学生科学探究实验行为检测研究

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摘 要：深度学习方法在学生科学实验的自动检测和评估方面具有提高效率的潜力。为了解决学生科学实验数据集的缺乏和低准确率的问题，该文提出了一种基于实时的注意力尺度序列融合的目标检测变换器RT-DETR-ASF的学生科学实验检测方法。首先，该文构建了学生科学实验数据集，包括417个视频，18308张视频帧和20331个标注，主要关注5种行为：称重、测高度、丢球、测大小和记录。（剩余13240字）

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