遥感旋转目标检测的文献综述

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