論文の概要: VBSF-TLD: Validation-Based Approach for Soft Computing-Inspired Transfer Learning in Drone Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06797v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 22:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 16:38:05.502951
• Title: VBSF-TLD: Validation-Based Approach for Soft Computing-Inspired Transfer Learning in Drone Detection
• Title（参考訳）: VBSF-TLD:ドローン検出におけるソフトコンピューティングによるトランスファー学習のための検証に基づくアプローチ
• Authors: Jaskaran Singh
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンベースモジュールの不可欠な部分を構成する移動型ドローン検出手法を提案する。 事前学習されたモデルの知識を関連ドメインから活用することにより、限られたトレーニングデータであっても、トランスファー学習によりより良い結果が得られる。 特に、このスキームの有効性は、IOUベースの検証結果によって強調される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increasing utilization of Internet of Things (IoT) enabled drones in diverse applications like photography, delivery, and surveillance, concerns regarding privacy and security have become more prominent. Drones have the ability to capture sensitive information, compromise privacy, and pose security risks. As a result, the demand for advanced technology to automate drone detection has become crucial. This paper presents a project on a transfer-based drone detection scheme, which forms an integral part of a computer vision-based module and leverages transfer learning to enhance performance. By harnessing the knowledge of pre-trained models from a related domain, transfer learning enables improved results even with limited training data. To evaluate the scheme's performance, we conducted tests on benchmark datasets, including the Drone-vs-Bird Dataset and the UAVDT dataset. Notably, the scheme's effectiveness is highlighted by its IOU-based validation results, demonstrating the potential of deep learning-based technology in automating drone detection in critical areas such as airports, military bases, and other high-security zones.
• Abstract（参考訳）: iot(internet of things, モノのインターネット)の利用が増加し、ドローンが写真、配達、監視などのさまざまなアプリケーションで利用可能になったことで、プライバシーとセキュリティに関する懸念がより顕著になった。 ドローンは機密情報を捕捉し、プライバシーを侵害し、セキュリティリスクを引き起こすことができる。 その結果、ドローン検出を自動化する高度な技術への需要が重要になった。 本稿では,コンピュータビジョンベースモジュールの不可欠な部分を形成し,トランスファー学習を活用して性能を向上させる,トランスファーベースドローン検出スキームに関するプロジェクトを提案する。 関連するドメインから事前学習したモデルの知識を活用することで、限られたトレーニングデータでも結果が向上する。 提案手法の性能を評価するため,Drone-vs-BirdデータセットやUAVDTデータセットなど,ベンチマークデータセットのテストを行った。 特に、このスキームの有効性は、IOUベースの検証結果によって強調され、空港、軍事基地、その他の高セキュリティゾーンなどの重要な領域におけるドローン検出を自動化するためのディープラーニング技術の可能性を示している。

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