用 YOLOv8n 加 5 个自研二分类模型做课堂行为识别，Flask 全栈落地复盘

作者复盘了校园项目 EduBot，用 YOLOv8n 检测人员、5 个自研二分类模型判断抬头、站立、玩手机、趴桌、耳语，前端已在 Gitee 开源。入场需要约 9000 张密集行人标注数据和自建行为分类数据集，技术栈为 ultralytics 8.3.x、PyTorch 2.5.1、Flask 3.1 与 MySQL，检测与分类两级解耦后分别迭代。