基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测方法研究

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高分辨率遥感影像目标检测在遥感图像分析解译、高分遥感图像应用等方面扮演重要角色,在军事和民用方面都有很多应用如灾害预测、资源勘查、海事渔业、交通监管等。传统的目标检测方法主要是利用一些传统的手工的特征(如HOG、SIFT、Gabor等)、滑动窗口和分类器实现。传统的手工特征依赖于专业领域知识以及数据本身的特性,并且计算量大,速度慢,适用于特定的、数据量较小的图像数据集。随着遥感影像分辨率不断提升,数据量不断增大,传统的手工特征方法已越来越难以满足遥感影像目标检测的需要,因而需要寻求一种能够从大量图像
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