开箱即用 vs 微调：面向军事目标检测识别的新基准测试
评分
72提供了军事场景下多种主流检测模型系统对比的稀缺基准数据，填补了公开评估空白。
实验设计严谨，覆盖模型规模、视角、目标尺寸等多维度，结论清晰且可复现。
对军事目标检测系统的模型选型和微调策略具有直接参考价值，但数据受限使其泛化性有限。
针对当前主流的 YOLO 和 DETR 模型进行评测，契合目标检测技术发展趋势。
来源于 arXiv 预印本，作者提供可获取的军事相关数据集与实验细节，可信度较高。
基础分 79.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 72
精选线 70已入选精选
精选理由
研究聚焦冷门但关键的军事场景，系统对比多种主流模型并给出可复现的评测基准，能快速引导工程决策。
AI 点评
「这篇论文的价值在于把注意力拉回‘数据和场景决定一切’这个朴素事实。对做军事视觉或边缘部署的团队来说，开箱即用模型的表现和跨域微调的实际收益都是预算分配时最需要的数据点。即便你不在军工领域，A2G 小目标检测的困境也值得所有做无人机视觉的人警醒。」
速览
本文针对军事自动目标检测与识别（ATD/R）场景，评估了 YOLO 系列六代模型与 DETR 框架两种变体在开箱即用及 VisDrone 数据集微调后的性能。研究使用新建的军事相关数据集，涵盖军用车辆、遮挡和小目标等挑战，以 mAP@0.5 和 mAP@0.5:0.95 为指标，从空对地（A2G）与地对地（G2G）视角、目标尺寸和模型大小等维度进行比较。结果表明：大模型优于小模型，DETR 系列表现有潜力，跨域微调能提升 A2G 性能，但所有模型在 A2G 小目标检测上仍存在明显短板。结论认为，当前通用检测模型虽不断进步，领域内数据训练仍是构建有效 ATD/R 系统的关键。
- 首次在新建军事数据集上系统对比 YOLO 系列与 DETR 变体在开箱即用和微调下的性能。
- 大模型普遍优于小模型，DETR 在精度上展现出比 YOLO 系列更有潜力的表现。
- 基于 VisDrone 的跨域微调可提升空对地和小目标检测性能，但提升有限。
- 所有模型在空对地场景下的小目标检测仍然困难，领域内训练不可或缺。
正文
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