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UATD
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新型量子-经典模型以更少参数提升声纳目标检测性能
研究人员开发了Quantum-Gated LiteSSD，这是一种用于前视声纳目标检测的新型混合量子-经典框架。与YOLO26s和SSD-VGG16等现有探测器相比，该模型显著减少了参数数量，同时在基准数据集上保持了具有竞争力的准确性。该框架将量子处理重新构建为用于空间特征调制的通道门控机制，使其适用于嵌入式系统部署。
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脉冲神经网络为自主水下航行器提供高能效目标检测
研究人员开发了SpikeYOLO，一种新颖的脉冲神经网络（SNN），专为前视声纳图像中的高能效目标检测而设计。与YOLOv8m等传统卷积神经网络（CNN）相比，该方法可显著节省能源。在UATD数据集上，SpikeYOLO T=2实现了3.3倍的理论计算能耗，同时保持了具有竞争力的准确性。SNN在噪声鲁棒性方面也表现出色，并在特定数据集上优于其他CNN基线，使其成为功耗受限的自主水下航行器的有前途的解决方案。
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MambaDSF框架增强声纳小目标检测能力
研究人员开发了MambaDSF，一个用于检测声纳图像中小目标的新型框架。这种混合方法结合了基于Mamba的骨干网络和扩张特征融合，以有效地捕捉局部和全局声学上下文。该系统引入了新的损失函数来提高小目标的训练稳定性，并在UATD基准测试中表现出色，优于现有探测器。