DIAT-μSAT JPEGアーカイブからのマイクロドップラースペクトログラム分類の信頼性評価
Assessing the Reliability of Micro-Doppler Spectrogram Classification from the DIAT-μSAT JPEG Archive
レーダー由来のマイクロドップラー画像のAI支援解釈の信頼性には、画像アーカイブの規則性と物理的汎化を分離する評価プロトコルが必要である。4849個のDIAT-μSAT JPEGスペクトログラムを監査し、分割感度、画像制御、表現ランダム化トレーニングを評価した。生レーダー録音と取得メタデータは利用できなかった。事後特徴監査では、ファイル名順序におけるクラス内連続性と、6つの全クラスで早期トレーニングと後期テストブロック間の測定可能なシフトが、凍結ResNet18とHOG特徴の両方を使用して発見された。この順序構造の発生源は不明のままである。凍結ResNet18のバランス精度は、ランダム分割下では97.71%であったが、クラス層化された後期インデックスS3分割下では88.64%に低下した。境界制限画像はクラス情報を保持したが、非物理的アーチファクトを特定せず、ショートカット学習を証明しなかった。ネイティブJPEGファイル属性は個別にクラスと関連付けられていたが、画像分類器には供給されなかった。10個のペア化された最適化シードと一致したチェックポイント選択との確認的な長期予算比較では、表現ランダム化F2は、プロトコル定義のK0/K1/K3/K4レンダリングセットにおける平均シードごとの最悪ケースバランス精度で、ColorJitter-plus-RandomGrayscale A3WCコンパレータを1.69パーセンテージポイント上回った(シードブートストラップ95%区間+0.45~+2.78; 正確な両側符号反転p = 0.0352)。F2は、保持されたK2レンダリングストレステストを改善しなかった。結果は、画像レベルのアーカイブ順序評価ストレスと、取得に依存しないレーダー認識ではない、限定的な有限レンダリングトレーニングの利点を示している。
- DIAT-μSATの4849個のJPEGスペクトログラムを監査した結果、ファイル名順序にクラス内連続性と、6クラス全てで早期学習・後期テスト間の測定可能なシフトが存在し、その発生源は不明とされた。
- 凍結ResNet18のバランス精度はランダム分割で97.71%だったが、クラス層化した後期インデックスS3分割では88.64%に低下した。
- HOG特徴でも同様の順序構造シフトが確認され、アーカイブ順序に起因する評価ストレスが特徴量に依存しないことが示された。
- 10個のペア化最適化シードによる長期予算比較で、表現ランダム化F2がColorJitter+RandomGrayscale方式(A3WC)を平均シード最悪ケース精度で1.69ポイント上回った(95%区間+0.45~+2.78、両側符号反転p=0.0352)。
- F2は保持されたK2レンダリングのストレステストを改善せず、有限レンダリングでの利点は取得に依存しないレーダー認識性能を意味しないと結論付けた。
レーダー画像AI分類の「精度」がデータ分割の癖に依存しており、ランダム分割97.71%が時系列的に厳しい分割では88.64%へ低下した点は、防衛・レーダー認識AIを謳う企業のベンチマーク数値の信頼性を投資家が割り引いて見るべき根拠になる。一方、表現ランダム化F2が最悪ケースのバランス精度を1.69ポイント改善し統計的有意(p=0.0352)だったのは、データ拡張・ロバスト化技術の限定的な商用価値を示す。ただし保持レンダリングでの改善はなく、汎化性能の主張には注意が必要。