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遥感图像的目标检测是推动遥感数据智能化应用的重要组成部分,针对遥感图像目标检测,现如今存在的几个难点有:第一遥感影像容易产生拉伸或压缩等变形,第二空间背景包含信息丰富,第三检测小目标和堆放在一起有交叉重叠的目标,第四运动的目标。这些问题增加了遥感图像目标自动检测中的难度。本课题主要从遥感影像的预处理、小目标处理以及特征表达方面入手,对上述问题展开详细的研究工作。最后构建一种基于深度卷积神经网络的多尺度检测模型,这种方法能够自动学习对象特征,算法结构清晰,实现端到端的学习。通过在本文数据集和公开的优秀