# 基于深度学习的课堂行为图像分类

**Repository Path**: VIT19980106/Classroom-behavior-image-classification

## Basic Information

- **Project Name**: 基于深度学习的课堂行为图像分类
- **Description**: 课堂行为图像分类-4分类
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 17
- **Forks**: 4
- **Created**: 2023-04-15
- **Last Updated**: 2025-07-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 深度学习

## README

# 基于深度学习的课堂行为图像分类
(代码运行等问题请及时联系我
：vx: 15234405680
qq:869114539 )

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
![输入图片说明](data.png)
![输入图片说明](data2.png)


#### 迁移学习

![输入图片说明](%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0.png)


#### 模型架构

![输入图片说明](model.png)


#### 模型性能

|  模型 |  Accuracy | F1-score  | Recall  |  Precision |
|---|---|---|---|---|
|  Vgg16 |  0.8361  | 0.8312  | 0.8278  | 0.8374  |
| MobileNetV2  |  0.8425 |  0.8461 | 0.8425  |  0.8497 |
| DenseNet12  |  0.8524 |  0.8595 | 0.8524  | 0.8666  |
| MobileNetV2-DenseNet121  |  0.8852 | 0.8852  | 0.8852  |  0.8852 |



![输入图片说明](vgg16.png)


![输入图片说明](MobileNetV2-DenseNet121.png)


#### GUI界面

![输入图片说明](GUI%E7%95%8C%E9%9D%A2.png)

#### 毕业论文

![输入图片说明](%E8%AE%BA%E6%96%871.png)
![输入图片说明](%E8%AE%BA%E6%96%872.png)