Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

15.500 giây: Phân loại UAV tinh gọn sử dụng EfficientNet và tinh chỉnh nhẹ

Created by
  • Haebom

Tác giả

Andrew P. Berg, Qian Zhang, Mia Y. Wang

Phác thảo

Bài báo này đề cập đến những lo ngại ngày càng tăng về an ninh liên quan đến máy bay không người lái (UAV) cho mục đích tiêu dùng và quân sự. Cụ thể, chúng tôi tập trung giải quyết vấn đề thiếu hụt dữ liệu nghiêm trọng trong phân loại âm thanh UAV chuyên sâu. Mở rộng nghiên cứu hiện có, chúng tôi trình bày các phương pháp tiếp cận mới như tinh chỉnh hiệu quả tham số, tăng cường dữ liệu và mạng được huấn luyện trước, đạt được độ chính xác xác minh trên 95% bằng EfficientNet-B0.

Takeaways, Limitations

Takeaways: Góp phần cải thiện hiệu suất phân loại âm thanh UAV bằng cách giải quyết các vấn đề thiếu hụt dữ liệu. Đã trình bày một phương pháp hiệu quả sử dụng tinh chỉnh hiệu quả tham số, tăng cường dữ liệu và mạng được huấn luyện trước. Đạt được độ chính xác xác thực cao (trên 95%).
Limitations: Chỉ trình bày các đánh giá hiệu suất cho một mô hình cụ thể (EfficientNet-B0), cần xác thực thêm về khả năng khái quát hóa. Không có kết quả đánh giá hiệu suất thực tế. Việc phân tích các biến thể hiệu suất dựa trên việc tăng cường dữ liệu và các loại mạng được đào tạo trước vẫn còn thiếu.
👍