Key points are not available for this paper at this time.
الملخص: إن التعرف على أهداف المعدات العسكرية غير المأهولة هو حالياً نقطة بحث ساخنة وتوجه في مجال الاستخبارات العسكرية. تؤدي حجم العينة الصغيرة والسيناريوهات المعقدة للتعرف على مجموعات بيانات صور المعدات العسكرية غير المأهولة إلى انخفاض دقة التعرف. تم اقتراح طريقة للتعرف على أهداف صور المعدات العسكرية غير المأهولة تعتمد على التعلم العميق المحسن، حيث تم تعيين Faster R-CNN كإطار شبكة للتعرف على الأهداف، واستخدام خوارزمية Kmeans++ لوضع علامات على الصناديق في مجموعات البيانات المخصصة، ثم إضافة OHEM إلى الإطار لتحسين دقة التعرف على الشبكة للعينات التي يصعب التعرف عليها. تصل دقة الخوارزمية المقترحة في هذه المقالة إلى 93.8%، وهو أعلى بنسبة 2.8% من خوارزمية YOLOv5، مما يوفر طريقة تحسين للتعلم العميق للتعرف على أهداف صور المعدات العسكرية غير المأهولة.
درس قاو وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.