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。

相关问题

列出遥感图像目标检测数据集官网

可以参考以下几个遥感图像目标检测数据集官网：

1. DOTA：https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.html
2. NWPU VHR-10：http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPU.html
3. HRSC2016：http://www.ocrv.org/HRSC2016/
4. UCAS-AOD：https://captain-whu.github.io/UCAS-AOD/
5. HRSC2016：http://www.ocrv.org/HRSC2016/

希望这些信息能对您有所帮助。

遥感图像目标检测困难

遥感图像目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位感兴趣目标的过程。由于遥感图像具有高分辨率、大尺度、复杂背景等特点，因此遥感图像目标检测存在一些困难，包括以下几个方面：

1. 尺度变化：遥感图像中的目标可能具有不同的尺度，从小到大都有可能出现。这使得目标的尺度变化成为目标检测的一个挑战。

2. 遮挡问题：在遥感图像中，目标可能被其他物体或者地物遮挡，导致目标的一部分或者全部被隐藏起来。这种遮挡问题会导致目标检测的准确性下降。

3. 复杂背景：遥感图像中的背景通常是复杂多样的，包括建筑物、道路、植被等。这些背景干扰会增加目标检测的难度，容易导致误检和漏检。

4. 光照变化：遥感图像的光照条件可能会随着时间和天气的变化而发生变化。光照变化会导致目标的外观发生变化，从而增加了目标检测的难度。

5. 数据量大：遥感图像通常具有大规模的数据量，需要处理大量的图像数据。这对于目标检测算法的计算效率和存储空间提出了挑战。