【摘 要】
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无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）因其小型轻便、操作简单等优点获得了广泛的应用。深度学习方法与无人机系统相结合，有助于在清晰度高、视野范围广的无人机航拍影像上快速准确地检测出所需目标，相关课题已成为当前的研究热点之一。本文综述了近十年来无人机航拍影像目标检测与语义分割的深度学习方法研究进展。首先概述了无人机及其航拍影像的特点和广泛的应用场景，简述了无人机航拍影像目标检
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China （61573183）；
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无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）因其小型轻便、操作简单等优点获得了广泛的应用。深度学习方法与无人机系统相结合，有助于在清晰度高、视野范围广的无人机航拍影像上快速准确地检测出所需目标，相关课题已成为当前的研究热点之一。本文综述了近十年来无人机航拍影像目标检测与语义分割的深度学习方法研究进展。首先概述了无人机及其航拍影像的特点和广泛的应用场景，简述了无人机航拍影像目标检测与语义分割方法的发展历程；然后对基于深度学习的无人机航拍影像目标检测与语义分割方法按照不同的网络模型进行分类，分别总结了它们的改进策略、应用场景、贡献和局限性；随后收集梳理了近些年无人机航拍影像的数据集，归纳了常用的卷积神经网络模型的评价指标；最后指出了本领域目前存在的有关问题，并对未来的研究趋势进行了展望。
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