遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望

张磊; 张永生; 于英; 马永政; 姜怀刚

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遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望

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遥感图像目标检测是遥感图像处理中的一个基本问题,尤其是伴随着深度学习以及遥感影像获取等技术的发展与突破,基于深度学习的遥感图像目标检测得到了广泛的关注。区别于自然图像,遥感图像中的物体目标具有方向任意的特点,众多国内外学者提出一系列基于倾斜边界框的遥感图像目标检测算法,推动了遥感图像目标检测的提升。为使得相关领域研究者对基于深度学习的遥感图像倾斜框目标检测的理论、流程及其现存问题有一个比较全面的认知,本文将对其进行系统的整理和归纳。

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来源
《遥感学报》 |2022年第9期|1723-1743|共21页
作者
张磊; 张永生; 于英; 马永政; 姜怀刚;
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作者单位

信息工程大学地理空间信息学院;

郑州450001;

集美大学;

厦门361000;

海图信息中心;

天津300450;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
遥感图像; 深度学习; 卷积神经网络; 倾斜边界框目标检测;

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