論文の概要: 15,500 Seconds: Lean UAV Classification Using EfficientNet and Lightweight Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11049v4
• Date: Thu, 14 Aug 2025 14:50:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 13:42:23.331636
• Title: 15,500 Seconds: Lean UAV Classification Using EfficientNet and Lightweight Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 15500秒 - 効率的なネットと軽量ファインチューニングを用いたリーンUAV分類
• Authors: Andrew P. Berg, Qian Zhang, Mia Y. Wang,
• Abstract要約: 本稿では,UAV音声分類におけるデータ不足の課題について,先行作業の拡大による検討を行う。 私たちは、31種類のドローンにまたがる3,100UAVオーディオクリップ(15,500秒)のカスタムデータセットを使用します。 5倍のクロスバリデーション,精度評価,トレーニング効率,堅牢性試験を行った。
• 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: As unmanned aerial vehicles (UAVs) become increasingly prevalent in both consumer and defense applications, the need for reliable, modality-specific classification systems grows in urgency. This paper addresses the challenge of data scarcity in UAV audio classification by expanding on prior work through the integration of pre-trained deep learning models, parameter-efficient fine-tuning (PEFT) strategies, and targeted data augmentation techniques. Using a custom dataset of 3,100 UAV audio clips (15,500 seconds) spanning 31 distinct drone types, we evaluate the performance of transformer-based and convolutional neural network (CNN) architectures under various fine-tuning configurations. Experiments were conducted with five-fold cross-validation, assessing accuracy, training efficiency, and robustness. Results show that full fine-tuning of the EfficientNet-B0 model with three augmentations achieved the highest validation accuracy (95.95), outperforming both the custom CNN and transformer-based models like AST. These findings suggest that combining lightweight architectures with PEFT and well-chosen augmentations provides an effective strategy for UAV audio classification on limited datasets. Future work will extend this framework to multimodal UAV classification using visual and radar telemetry.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、消費者および防衛用途の両方でますます普及しているため、信頼性の高いモダリティ固有の分類システムの必要性は緊急時に増大する。 本稿では,事前学習型深層学習モデル,パラメータ効率向上型微調整(PEFT)戦略,および対象データ拡張手法を統合することで,UAV音声分類におけるデータ不足の課題に対処する。 31種類の異なるドローンにまたがる3,100UAVオーディオクリップ(15,500秒)のカスタムデータセットを使用して、様々な微調整構成でトランスフォーマーベースおよび畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの性能を評価する。 5倍のクロスバリデーション,精度評価,トレーニング効率,堅牢性試験を行った。 その結果、3つの拡張されたEfficientNet-B0モデルの完全な微調整は高い検証精度(95.95)を達成し、カスタムCNNとASTのようなトランスフォーマーベースのモデルの両方を上回った。 これらの結果は,PEFT と well-chosen augmentations を組み合わせた軽量アーキテクチャが,限られたデータセット上でのUAV音声分類に有効な戦略であることを示唆している。 今後の研究は、この枠組みを視覚およびレーダーテレメトリを用いたマルチモーダルUAV分類に拡張する予定である。

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