【摘 要】
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目标检测技术是光学遥感图像理解的基础问题,具有重要的应用价值.本文对遥感图像目标检测算法发展进行了梳理和分析.首先阐述了遥感图像目标检测的特点和挑战;之后系统总结了典型的检测方法,包括早期的基于手工设计特征的算法和现阶段基于深度学习的方法,对于深度学习方法首先介绍了典型的目标检测模型,进而针对遥感图像本身的难点详细梳理了优化改进方案;接着介绍了常用的检测数据集,并对现有方法的性能进行比较;最后对现
【机 构】
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北京理工大学计算机科学与技术学院,北京师范大学人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61936011)资助。
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目标检测技术是光学遥感图像理解的基础问题,具有重要的应用价值.本文对遥感图像目标检测算法发展进行了梳理和分析.首先阐述了遥感图像目标检测的特点和挑战;之后系统总结了典型的检测方法,包括早期的基于手工设计特征的算法和现阶段基于深度学习的方法,对于深度学习方法首先介绍了典型的目标检测模型,进而针对遥感图像本身的难点详细梳理了优化改进方案;接着介绍了常用的检测数据集,并对现有方法的性能进行比较;最后对现阶段问题进行总结并对未来发展趋势进行展望.
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