LW-UAV–YOLOv10: A lightweight model for small UAV detection on infrared data based on YOLOv10
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in unmanned aerial vehicle (UAV) technology have driven their widespread use in both civil and military sectors. Among various UAV types, small UAVs pose significant threats to global security, necessitating effective detection solutions. Real-time detection of small UAVs, especially under challenging conditions, remains a critical issue in computer vision. This study introduces LW-UAV–YOLOv10, an enhanced YOLOv10-based detection model optimized for small UAV detection using infrared data in mountainous terrain. Architectural improvements in the Backbone and Head modules enhance detection accuracy while maintaining a lightweight structure. Experimental results show that LW-UAV–YOLOv10 surpasses existing YOLO models in accuracy, speed, and suitability for real-time applications, offering a promising solution for UAV detection in complex environments. • Improved YOLOv10 model for detecting small UAVs on infrared data, bringing high efficiency. • Achieved outstanding accuracy in detecting small UAV targets in mountainous terrain conditions. • Provided real-time detection of small UAVs with fast inference speed and reliable results. • Provided effective solutions to address security challenges caused by small UAVs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».