基于深度学习的遥感图像目标检测技术研究进展

Remote Sensing Technology and Application(2022)

引用 0|浏览8
暂无评分
摘要
目标检测是遥感图像信息提取领域中的研究热点之一,具有广泛的应用前景.近些年来,深度学习在计算机视觉领域的发展为海量遥感图像信息提取提供了强大的技术支撑,使得遥感图像目标检测的精确度和效率均得到了很大提升.然而,由于遥感图像目标具有多尺度、多种旋转角度、场景复杂等特点,在高质量标记样本有限的情况下,深度学习在遥感图像目标检测应用中仍面临巨大挑战.从尺度不变性、旋转不变性、复杂背景干扰、样本量少和多波段数据检测5个角度出发,总结了近几年基于深度学习的遥感图像目标检测方法.此外,对典型遥感图像目标的检测难点和方法进行分析和总结,并对公开的遥感图像目标检测数据集进行概述.最后阐述了遥感图像目标检测研究的未来趋势.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要