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摘要：本发明公开了一种基于视觉大模型低秩自适应微调的学生行为检测方法，涉及行为检测技术领域，包括以下步骤：构建本地数据集；在预训练模型中的特定注意力头中引入低秩自适应参数；固定预训练模型的原始参数，利用低秩自适应微调技术在本地数据集上微调低秩自适应参数；重复上一步骤，直到算法收敛，得到适应本地数据分布的学生行为检测模型Wlocal；将微调后的模型Wlocal部署在学校端，实时检测和反馈学生行为。本发明采用上述一种基于视觉大模型低秩自适应微调的学生行为检测方法，通过对预训练模型进行低秩自适应微调，有效地克服了学生行为检测场景中难以获取足够高质量标注数据的问题。
主权项：1.一种基于视觉大模型低秩自适应微调的学生行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在学校端采集学生行为数据，构建本地数据集；S2、选择VisionTransformer作为预训练模型Wpre，并在预训练模型中的特定注意力头中引入低秩自适应参数；S3、固定预训练模型的原始参数，利用低秩自适应微调技术在本地数据集上微调低秩自适应参数；S4、重复S3，直到算法收敛，得到适应本地数据分布的学生行为检测模型Wlocal；S5、将微调后的模型Wlocal部署在学校端，实时检测和反馈学生行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏第二师范学院 南京理工大学 一种基于视觉大模型低秩自适应微调的学生行为检测方法
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