遥感旋转目标检测的文献综述
时间: 2023-02-28 07:04:10 浏览: 197
遥感图像的旋转目标检测是遥感图像处理的一个重要问题,它主要关注在图像中识别和定位旋转的目标。随着遥感技术的不断发展,遥感旋转目标检测已经受到了广泛的关注。
近年来,有许多研究已经尝试解决遥感旋转目标检测的挑战。主要的方法可以分为两类:基于传统机器学习和深度学习。传统机器学习方法包括SVM,AdaBoost和Random Forest,它们通过学习图像的特征来识别和定位目标。深度学习方法则包括卷积神经网络(CNN),它们通过学习多层特征表示来识别和定位目标。
目前,深度学习方法在遥感旋转目标检测方面表现出了良好的效果,但同时也存在一些问题,如需要大量的训练数据,模型的过拟合等。因此,在实际应用中,需要结合传统机器学习方法来提高模型的鲁棒性和效率。
总的来说,遥感旋转目标检测是一个持续发展的领域,将不断有新的方法和技术出现。需要不断探索和改进来
相关问题
yolov5目标检测文献综述
针对目标检测任务,YOLOv5是近期比较具有代表性的算法之一。YOLOv5基于Anchor-Free的思想,使用自己的Corner Pooling模块作为特征提取网络,并采用了一系列的数据增强策略来提高模型的鲁棒性。同时,相较于之前的版本,YOLOv5在网络结构和训练方式上也进行了改进,使得模型在速度和精度上都取得了不错的表现。此外,有一些研究者也对YOLOv5进行了改进,如针对小目标检测提出了YOLOv5-small、针对遥感影像提出了YOLOv5-SAR等。
列出遥感图像目标检测相关文献
我可以回答这个问题。关于遥感图像目标检测的相关文献,可以参考以下几篇:
1. "Deep Learning for Remote Sensing Data: A Technical Tutorial on the State of the Art" by Chen et al. (2017)
2. "Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and a New Benchmark" by Xia et al. (2018)
3. "A Review of Deep Learning Methods for Object Detection in Remote Sensing Images" by Zhang et al. (2019)
4. "Object Detection in High Resolution Remote Sensing Images Based on Deep Learning" by Li et al. (2020)
以上是一些比较有代表性的文献,供您参考。