摘要
本申请公开了一种学习专注度评估方法及相关装置,涉及计算机视觉技术领域,包括:利用预测模型分别确定学习者的待处理的学习视频中每帧原始图像中学习者与物品的交互关系,并根据各帧原始图像中学习者与物品的交互关系,确定学习者的学习专注度评估结果。预测模型是通过将目标检测分支和注视区域热图回归预测分支整合到一个统一的网络框架中,并通过对目标检测分支和注视区域热图回归预测分支进行联合训练得到的。由于这种联合训练不仅简化了预测模型的训练过程,还显著提升了预测模型的推理效率和效果,提升了学习者与物品的交互关系的确定效率和确定精度,因此,保证了学习专注度评估的效率和专注度评估结果的准确性。
技术关键词
专注度评估方法
物品检测
预测模型训练方法
分支
图像特征提取
计算机可读指令
电子设备
计算机存储介质
关系
标签
样本
计算机视觉技术
视频
存储计算机程序
计算机程序产品
模块
眼睛
评估装置
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延展机
策略优化模型
特征提取网络
分类器
图像特征提取
皮肤健康
智能眼镜
图像特征提取算法
状态监测方法
蓝牙模块