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为解决常见行为识别方法在学生目标密集、姿态多样、遮挡率高的课堂场景中难以有效应用的问题,提出一种改进的多目标回归学生课堂行为检测方法。根据检测任务建立课堂视频均匀采样数据集,为适应课堂场景中多变的学生目标尺寸,设计多尺寸输出的神经网络并使用聚类方法生成预选框,采用两段式训练策略,优化模型中的各项参数,提出优化训练方案。实验结果表明,该方案有效提高了模型训练速度,提升了模型的性能。