深度学习驱动的遥感图像目标检测：特征增强与多尺度策略综述

遥感图像目标检测作为遥感领域关键任务之一，近年来受益于卷积神经网络(CNN)的发展取得了显著进步。然而，该领域的挑战主要表现在遥感图像中目标尺寸和形态的多样性、目标分布的不均匀性、复杂的空间场景以及目标间的遮挡问题，这些因素使得准确地识别和定位各种尺度的目标变得困难。 传统的解决方案之一是通过图像金字塔策略，如SNIP（ScaleNormalizationforImagePyramids）和HR（Hybrid-Resolution），这些方法能够显著提高检测精度，但由于它们涉及多级处理，导致计算复杂度较高，对于实时目标检测来说不太适用。 另一种方法是单层特征图上的锚框机制，如Faster R-CNN和R-FCN，通过使用不同大小的锚框来适应不同尺度的目标。然而，单层特征图的信息量有限，这限制了其在解决多尺度目标检测中的效果提升。 特征金字塔结构成为解决这个问题的主要策略之一，典型代表包括SSD、MS-CNN。这些模型利用深层低分辨率特征图检测大目标，浅层高分辨率特征图检测小目标。为了弥补浅层特征缺乏语义信息的不足，后续研究者引入了多种融合技术。例如，DSSD通过反卷积上采样深层特征并与浅层特征相乘，增强浅层特征的语义；RefineNet则使用反卷积上采样深层特征进行特征融合；FPN（Feature Pyramid Networks）、RetinaNet和MaskR-CNN则采用插值方法将深层特征与浅层特征相加，增强语义信息。 更进一步，STDN（Scale-TransferrableDetectionNetwork）利用STM（Scale-TransferModule）和池化构建特征金字塔，而PFPNet（ParallelFeaturePyramidNetwork）则通过多次池化操作生成不同分辨率的特征，以提高模型对多尺度目标的适应性和检测准确性。 总结来说，特征增强的单阶段遥感图像目标检测模型旨在通过创新的特征融合策略，如多级特征金字塔结构和不同融合方法，来提高模型对遥感图像中复杂目标的检测性能，同时兼顾计算效率，以满足实时应用的需求。这些模型的关键在于如何有效整合多层次的特征信息，以克服目标尺度和遮挡带来的检测难题。