【摘 要】
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为了降低体育教学训练错误动作检测的误差率,提升检测效果,研究一种基于深度卷积神经网络的体育教学训练错误动作检测方法。构建多层次的深度卷积神经网络,在输入层中输入未经过特征提取的初始数据,分别经卷积层和池化层处理获取卷积特征图和池化特征图;在卷积层与池化层的中间添加批量归一层,通过批量归一化处理体育教学训练的错误动作样本;在隐含层中重复操作上述步骤并通过设置卷积和池化实现错误动作数据特征的提取,并通过全连接层输出最终的检测结果。实验结果表明,该方法具有较好的体育教学训练错误动作检测效果,检测平均误差率约为0
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为了降低体育教学训练错误动作检测的误差率,提升检测效果,研究一种基于深度卷积神经网络的体育教学训练错误动作检测方法。构建多层次的深度卷积神经网络,在输入层中输入未经过特征提取的初始数据,分别经卷积层和池化层处理获取卷积特征图和池化特征图;在卷积层与池化层的中间添加批量归一层,通过批量归一化处理体育教学训练的错误动作样本;在隐含层中重复操作上述步骤并通过设置卷积和池化实现错误动作数据特征的提取,并通过全连接层输出最终的检测结果。实验结果表明,该方法具有较好的体育教学训练错误动作检测效果,检测平均误差率约为0
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