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초록·키워드
This study aims to enhance the performance of military aircraft detection and identification by analyzing the impact of different backbone architectures in Faster R-CNN models. Using the Kaggle Military Aircraft Detection Dataset, Faster R-CNN models with ResNet50-FPN and ResNet50-FPN_V2 backbones were trained and evaluated under identical conditions. Experimental results show that the ResNet50-FPN_V2 model achieved superior performance across all major metrics, including mean Average Precision (mAP) and F1-score. However, a slight decrease in image processing speed (FPS) was observed. These findings demonstrate that deeper network architectures are more effective for distinguishing fine-grained visual differences among complex aircraft models, suggesting their applicability in improving military aircraft identification systems.
본문·목차
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