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摘要：設計了一種學生課堂行為檢測算法YOLOv8-MD。引入了MLCA注意力機制并將其集成到YOLOv8主干網絡的C2f模塊中，通過多尺度提取圖像的局部特征捕捉圖像的細粒度信息，并動態(tài)調整各通道的權重、突出關鍵特征，顯著提升檢測性能。采用DIoU作為邊界框損失函數，解決邊界框回歸不穩(wěn)定和目標漏檢問題。（剩余2080字）
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基于多尺度局部特征融合與Distance-IoU的 學生課堂行為檢測算法
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