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遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望
文献摘要：
遥感图像目标检测是遥感图像处理中的一个基本问题,尤其是伴随着深度学习以及遥感影像获取等技术的发展与突破,基于深度学习的遥感图像目标检测得到了广泛的关注.区别于自然图像,遥感图像中的物体目标具有方向任意的特点,众多国内外学者提出一系列基于倾斜边界框的遥感图像目标检测算法,推动了遥感图像目标检测的提升.为使得相关领域研究者对基于深度学习的遥感图像倾斜框目标检测的理论、流程及其现存问题有一个比较全面的认知,本文将对其进行系统的整理和归纳.
文献关键词：
遥感图像;深度学习;卷积神经网络;倾斜边界框目标检测
中图分类号：
作者姓名：
张磊;张永生;于英;马永政;姜怀刚
作者机构：
信息工程大学 地理空间信息学院,郑州450001;集美大学,厦门361000;海图信息中心,天津300450
文献出处：
引用格式：
[1]张磊;张永生;于英;马永政;姜怀刚-.遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望)[J].遥感学报,2022(09):1723-1743
A类：
倾斜边界框目标检测
B类：
研究进展与展望,图像目标检测,遥感图像处理,基本问题,遥感影像,目标检测算法,现存问题
AB值：
0.109512
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