論文の概要: RadarPLM: Adapting Pretrained Language Models for Marine Radar Target Detection with Preference-aware Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12089v3
• Date: Mon, 03 Nov 2025 12:07:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 16:14:22.233999
• Title: RadarPLM: Adapting Pretrained Language Models for Marine Radar Target Detection with Preference-aware Loss
• Title（参考訳）: RadarPLM: 優先認識損失による海面レーダ目標検出のための事前学習言語モデルの適用
• Authors: Qiying Hu,
• Abstract要約: PLMに基づく海洋レーダターゲット検出のための新しい微調整フレームワークを提案する。 まず、パラメータ効率の良い微調整を可能にする軽量適応モジュールを設計する。 第二に、異なる特徴パッチを選択的に最適化するために、新しい優先認識損失が開発された。 実世界の海洋レーダーデータセットの実験は、提案された微調整フレームワークが平均9.9%の性能向上を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in pre-trained language models (PLMs) have demonstrated their capabilities in capturing universal knowledge, making them promising applications for radar signal processing. Nevertheless, directly fine-tuning PLMs on radar signals is both computationally expensive and prone to overfitting, particularly in low signal-to-clutter ratio (SCR) environments. In this paper, we propose a novel fine-tuning framework for PLM-based marine radar target detection. First, we design a lightweight adaptation module, enabling parameter-efficient fine-tuning while preserving the pretrained model's general knowledge. Second, a novel preference-aware loss is developed to selectively optimize different feature patches based on their online evaluated learning values, guiding the model to concentrate on the most generalizable feature patterns during optimization. Extensive experiments on real-world marine radar datasets demonstrate that the proposed finetuning framework achieves an average performance improvement of 9.9% over the standard approach under low SCR conditions. Furthermore, the fine-tuned model, RadarPLM, consistently outperforms state-of-the-art detectors, particularly when training data are limited.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニング言語モデル(PLM)の最近の進歩は、普遍的な知識を捉える能力を示し、レーダ信号処理に有望な応用をもたらす。 しかしながら、レーダー信号を直接微調整するPLMは計算コストが高く、特にSCR(低信号・クラッタ比)環境では過度に適合する傾向にある。 本稿では,PLMに基づく海洋レーダターゲット検出のための新しい微調整フレームワークを提案する。 まず、トレーニング済みモデルの一般的な知識を保ちながらパラメータ効率の良い微調整を可能にする軽量適応モジュールを設計する。 第二に、オンラインで評価された学習値に基づいて異なる特徴パッチを選択的に最適化し、最適化中に最も一般化可能な特徴パターンに集中するようモデルに誘導する。 実世界の海洋レーダーデータセットに関する大規模な実験は、提案された微調整フレームワークが、SCRの低い条件下での標準アプローチよりも平均9.9%の性能向上を達成することを示した。 さらに、微調整されたRadarPLMは、特にトレーニングデータに制限がある場合、常に最先端の検出器よりも優れています。

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