《表3 模型测试结果：基于学生人体检测的无感知课堂考勤方法》

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《基于学生人体检测的无感知课堂考勤方法》

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实验使用训练集Train-With10和Train-Without20分别采用Facenet算法[24]训练对应的人脸分类模型，并在Test-With10和Test-Without20这两个测试集上测试其性能。实验结果如表3所示，两个模型在筛选过的Test-With10测试集上的MAP值均高于不筛选的Test-Without20测试集，分别提高了1个百分点和5个百分点。在筛选过的测试集上，使用筛选过的训练模型（Train-With10模型）的MAP值比不筛选的模型（TrainWithout20模型）提高了3个百分点。