遥感图像目标检测模型推荐

对于遥感图像目标检测，我推荐使用以下模型：

1. Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks): Faster R-CNN是目标检测中较为经典的模型之一。它通过使用候选区域提取器和区域分类器来检测图像中的目标。

2. YOLO (You Only Look Once): YOLO是一种实时目标检测算法，它通过将目标检测任务转化为回归问题，并使用单个神经网络来同时预测目标的边界框和类别。

3. SSD (Single Shot MultiBox Detector): SSD也是一种实时目标检测算法，它与YOLO类似，但使用了不同的特征提取器和多尺度特征融合策略，以提高检测性能。

4. RetinaNet: RetinaNet是一种基于特征金字塔网络的单阶段目标检测算法。它使用了Focal Loss来解决目标检测中的类别不平衡问题，并在不同尺度上预测目标边界框和类别。

这些模型都在遥感图像目标检测任务中取得了不错的性能，你可以根据具体的需求和场景选择适合的模型。另外，这些模型的实现代码和预训练模型在开源社区中都有提供，方便你进行使用和调整。