論文の概要: 15,500 Seconds: Lean UAV Classification Leveraging PEFT and Pre-Trained Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11049v2
• Date: Wed, 02 Jul 2025 13:52:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:57.849905
• Title: 15,500 Seconds: Lean UAV Classification Leveraging PEFT and Pre-Trained Networks
• Title（参考訳）: 15500秒 - PEFTと事前トレーニングネットワークを活用したリーンUAV分類
• Authors: Andrew P. Berg, Qian Zhang, Mia Y. Wang,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、消費者と軍事用UAVの市場が拡大するにつれて、セキュリティ上の懸念がエスカレートする。 本稿では,UAV音声分類における重要データ不足問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3354223046061016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) pose an escalating security concerns as the market for consumer and military UAVs grows. This paper address the critical data scarcity challenges in deep UAV audio classification. We build upon our previous work expanding novel approaches such as: parameter efficient fine-tuning, data augmentation, and pre-trained networks. We achieve performance upwards of 95\% validation accuracy with EfficientNet-B0.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、消費者と軍事用UAVの市場が拡大するにつれて、セキュリティ上の懸念が高まる。 本稿では,UAV音声分類における重要データ不足問題に対処する。 我々は,パラメータ効率のよい微調整,データ拡張,事前学習ネットワークなど,新しいアプローチを拡張したこれまでの成果に基づいて構築した。 EfficientNet-B0 を用いて 95 % の検証精度で性能を向上する。

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