연구진은 군용 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 공개 모델과 민간 데이터셋을 활용한 자동 목표 탐지 및 인식(ATD/R) 시스템 성능을 평가했어요.
YOLO 시리즈 6개 버전과 DETR 프레임워크 2가지 변형 모델을 군용 데이터셋에서 벤치마크했으며, 다양한 가려짐과 작은 목표물을 포함한 환경에서 테스트했어요.
VisDrone 데이터셋으로 미세 조정된 모델과 비교 결과, 큰 모델이 더 나은 성능을 보였고, DETR 기반 모델이 YOLO 시리즈에 비해 유망한 결과를 보였어요.
연구 결과, 공개 데이터셋으로 모델을 미세 조정하면 A2G 성능이 향상되지만, 작은 목표물 탐지에는 여전히 어려움이 있으며, 여전히 군용 데이터셋으로 훈련하는 것이 중요해요.