दैनिक अर्क्सिव

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पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

15,500 सेकंड: एफिशिएंटनेट और लाइटवेट फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करके लीन यूएवी वर्गीकरण

Created by
  • Haebom

लेखक

एंड्रयू पी. बर्ग, कियान झांग, मिया वाई. वांग

रूपरेखा

यह शोधपत्र उपभोक्ता और सैन्य उपयोग के लिए मानवरहित हवाई वाहनों (यूएवी) से जुड़ी बढ़ती सुरक्षा चिंताओं पर केंद्रित है। विशेष रूप से, हम गहन यूएवी ऑडियो वर्गीकरण में डेटा की कमी की गंभीर समस्या के समाधान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। मौजूदा शोध का विस्तार करते हुए, हम पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग, डेटा संवर्द्धन और पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क जैसे नए दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं, जो EfficientNet-B0 का उपयोग करके 95% से अधिक की सत्यापन सटीकता प्राप्त करते हैं।

Takeaways, Limitations

Takeaways: डेटा की कमी की समस्याओं का समाधान करके यूएवी ऑडियो वर्गीकरण के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में योगदान दिया। पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग, डेटा संवर्द्धन और पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क का उपयोग करके एक प्रभावी दृष्टिकोण प्रस्तुत किया। उच्च सत्यापन सटीकता (95% से अधिक) प्राप्त की।
Limitations: केवल एक विशिष्ट मॉडल (EfficientNet-B0) के प्रदर्शन मूल्यांकन प्रस्तुत किए गए हैं, जिसके लिए सामान्यीकरण के आगे सत्यापन की आवश्यकता है। कोई वास्तविक-विश्व प्रदर्शन मूल्यांकन परिणाम उपलब्ध नहीं हैं। डेटा संवर्द्धन और पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क प्रकारों पर आधारित प्रदर्शन भिन्नताओं का विश्लेषण उपलब्ध नहीं है।
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