SafeSpace MFNet: Precise and Efficient MultiFeature Drone Detection Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of unmanned aerial vehicles (UAVs), commonly known as drones, has generated a demand for reliable detection systems. The inappropriate use of drones presents potential security and privacy hazards, particularly concerning sensitive facilities. Consequently, a critical necessity revolves around the development of a proficient system with the capability to precisely identify UAVs and other flying objects even in challenging scenarios. Although advancements have been made in deep learning models, obstacles such as computational intricacies, precision limitations, and scalability issues persist. To overcome those obstacles, we proposed the concept of <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MultiFeatureNet</i> (MFNet), a solution that enhances feature representation by capturing the most concentrated feature maps. Additionally, we present <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MultiFeatureNet-Feature Attention</i> (MFNet-FA), a technique that adaptively weights different channels of the input feature maps. To meet the requirements of multi-scale detection, we presented the versions of MFNet and MFNet-FA, namely the small (S), medium (M), and large (L). The outcomes reveal notable performance enhancements. For optimal bird detection, MFNet-M (Ablation study 2) achieves an impressive precision of 99.8%, while for UAV detection, MFNet-L (Ablation study 2) achieves a precision score of 97.2%. Among the options, MFNet-FA-S (Ablation study 3) emerges as the most resource-efficient alternative, considering its small feature map size, computational demands (GFLOPs), and operational efficiency (in frame per second). This makes it particularly suitable for deployment on hardware with limited capabilities. Additionally, MFNet-FA-S (Ablation study 3) stands out for its swift real-time inference and multiple-object detection due to the incorporation of the FA module. The proposed MFNet-L with the focus module (Ablation study 2) demonstrates the most remarkable classification outcomes, boasting an average precision of 98.4%, average recall of 96.6%, average mean average precision (mAP) of 98.3%, and average intersection over union (IoU) of 72.8%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle