基于深度学习的遥感图像旋转目标检测研究综述
Overview of oriented object detection based on deep learning in remote sensing
长沙理工大学 电气与信息工程学院, 长沙 410114
摘要
由于遥感图像中的目标具有方向任意、分布密集和尺度差异大等特点，使得遥感图像目标检测成为一个颇具挑战性的难题。针对该难题，系统梳理了近三年来深度学习遥感图像旋转目标检测的相关工作。首先介绍旋转框的表示方法及其特点；然后按照特征提取网络、旋转锚框和候选框生成、标签分配及采样策略、损失函数四个方面对当前遥感图像旋转目标检测的现有方法进行分析；再对常用的遥感图像旋转目标数据集进行介绍，对比分析不同算法的性能；最后对遥感图像旋转目标检测进行了展望。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62271087)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ40609)
湖南省教育厅科研项目(21B0330)
长沙市自然科学基金资助项目(kq2208403)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0255
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 329-340
文章编号: 1001-3695(2024)02-002-0329-12
发布历史
[2023-08-22] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版
引用本文
陈天鹏, 胡建文. 基于深度学习的遥感图像旋转目标检测研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 329-340. (Chen Tianpeng, Hu Jianwen. Overview of oriented object detection based on deep learning in remote sensing [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 329-340. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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