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CST Anti-UAV
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研究热成像反无人机检测中的灾难性遗忘问题
一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了顺序热成像反无人机检测系统中灾难性遗忘的问题。研究人员发现，对基于YOLOv5的检测器YOLOMG进行简单微调，会导致显著的能力损失，高达90%的先前任务知识被遗忘。知识蒸馏在保留能力方面显示出潜力，而一种名为Scale-Stratified Herding (SSH) 的方法，该方法使用不同尺寸无人机训练样本的平衡缓冲区，显著减少了遗忘，并保持了对大型目标检测的性能。
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新研究探讨热成像视频中无人机检测的帧级标签
一篇新研究论文探讨了在热成像视频片段中使用帧级标签检测小型无人机（UAV）的有效性。该研究分析了一个利用存在/不存在标签来训练定位能力的现有架构，即使在难以获得空间标注的情况下也是如此。在两个热红外数据集 CST Anti-UAV 和 Anti-UAV410 上的结果表明，分类训练增强了目标相关的空间响应，而读出训练则提高了其一致性提取。研究还发现，将相似的标签数量分布到更多的视频中可以提高定位命中率，尽管在误报约束下的检测不一定有所…