SAS 비전 트랜스폼러에 기반한 강화된 대비 학습
아티클 번호: 2609.21061v1 발표 유형: 새로운 개요: 합성 어레이 소나(SAS)를 사용하는 자동 목표 식별(AUTR)은 고급 해군 기능을 지원하지만, 깊은 학습은 희소한 목표 이미지를, 배경 잡음 및 인간의 평가를 제한한다. 우리는 바다 속 SAS AUTR을 위한 DINOv3 비전 트랜스포머(ViT) 모델을 3단계의 매개 변수 효율적인 프레임워크로 적응시킨다. 단계 1은 ViT 백본을 동결하고 자연 이미지 훈련 후 물리학적 전파를 대체하는 Low-Rank Adaptation(LoRA)을 사용한다. 단계 2는 가혹한 부정적 탐색을 사용하여 음향 모방을 강화하여 사람 만든 목표와 유사한 암석 및 침전물 형성을 제거한다. 단계 3는 Supervised Contrastive Learning(SupCon)을 사용하여 목표 및 잡음 표현을 분리한다. 우리는 mission-level 지리적 분할을 사용하여 바다 속 SAS 데이터를 평가하고 모든 부문에서 85%의 테스트 회귀율을 비교하고 각 비교를 3개의 랜덤 시드를 반복한다. LoRA는 주된 효과를 고려하고, 동일한 동결 백본을 사용하여 AUPRC를 0.300에서 0.679 +/- 0.027로 증가시킨다. Rank 4는 이 결과를 달성하면서 무려 0.26%만의 가중치만 훈련한다. 조정 단계 중 하나만 효율적으로 적응되면 충분하며, 스택드 조정은 필요하지 않다.
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