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基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展
深度学习 光学遥感 目标检测 卷积神经网络
2024/1/19
光学遥感图像的目标检测(Optical remote sensing images object detection,ORSIOD)是航空和卫星图像分析领域的一个基本但具有挑战性的问题,近年来受到广泛关注.本文从如下几个方面介绍了基于深度学习的光学遥感图像目标检测的研究现状.首先对光学遥感图像目标检测的主要难点进行了介绍,接着对现有基于深度学习的目标检测算法进行概括,并以光学遥感图像目标检测的难点...
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...
“第一届海量光学遥感卫星数据智能处理算法大赛”遵循“开放、公平、创新、引领”的原则，瞄准在轨应用，旨在推动海量光学遥感卫星数据处理技术的发展和相关领域的技术创新。本次大赛首次全面采用国产智能处理器，助力了遥感卫星数据智能处理升级，还为各种背景的研究团队搭建了交流平台，为我国人工智能在产研学方面的发展提供了宝贵的经验。