深度学习的课堂行为图像分类
针对 uu 们的问题,已提交环境文件。 uu 们新问题, f1_score 预测报错的问题,训练时直
接删除 f1_scroe 即可
环境准备
pandas==1.3.5
Pillow==9.5.0
PyQt5==5.15.7
scikit-learn==0.24.1
tensorflow==2.3.0
tensorflow-estimator==2.3.0
介绍
课堂行为图像分类-4 分类
目录
解释
data
数据集
predict_gui.py
课堂行为识别 GUI 界面
软件架构
1.采用迁移学习方法完成模型训练,包括单模型和模型融合 2.基于 pyqt5 的分类识别 gui(简
易)
数据说明
迁移学习