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요약 군용 무인 장비 목표 인식은 현재 군사 정보 분야에서 연구의 핫스팟이자 트렌드입니다. 군용 무인 장비 이미지 데이터셋의 작은 샘플 크기와 복잡한 인식 시나리오로 인해 인식 정확도가 낮아집니다. 개선된 딥러닝에 기반한 군용 무인 장비 이미지 목표 인식 방법을 제안하며, 목표 인식을 위해 Faster R-CNN을 네트워크 프레임워크로 설정하고, 맞춤형 데이터셋에 박스를 레이블링하기 위해 Kmeans++ 알고리즘을 사용하며, 마지막으로 네트워크의 인식 정확도를 높이기 위해 OHEM을 프레임워크에 추가했습니다. 이 글에서 제안한 알고리즘의 정확도는 93.8%로, YOLOv5 알고리즘보다 2.8% 높아 군용 무인 장비 이미지 목표 인식을 위한 개선된 딥러닝 방법을 제공합니다.
Gao et al. (금요일,)이 이 질문을 연구했습니다.