基于深度学习的遥感图像舰船目标检测算法综述
文献类型：期刊论文
| 作者 | 黄泽贤; 吴凡路; 傅瑶 ; 张雨; 姜肖楠
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| 刊名 | 光学精密工程
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| 出版日期 | 2023-08-10 |
| 卷号 | 31期号:15页码:2295-2318 |
| 英文摘要 | 海面舰船目标检测是遥感图像处理和模式识别领域备受关注的重点研究方向，对舰船目标的自动检测在民用和军用方面都具有重大意义。梳理和分析了典型基于深度学习的目标检测算法的优缺点，并进行了对比和总结；归纳了基于深度学习的舰船目标检测的技术现状，并从多尺度检测、多角度检测、小目标检测、模型轻量化和大幅宽遥感图像舰船目标检测等方面对技术现状进行了详细的介绍。最后，介绍了舰船目标识别算法常用的评价标准和现有的舰船图像数据集，探讨了遥感图像舰船目标检测算法现在所面临的问题和未来的发展趋势。 |
| 源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68382]  |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄泽贤,吴凡路,傅瑶,等. 基于深度学习的遥感图像舰船目标检测算法综述[J]. 光学精密工程,2023,31(15):2295-2318. |
| APA | 黄泽贤,吴凡路,傅瑶,张雨,&姜肖楠.(2023).基于深度学习的遥感图像舰船目标检测算法综述.光学精密工程,31(15),2295-2318. |
| MLA | 黄泽贤,et al."基于深度学习的遥感图像舰船目标检测算法综述".光学精密工程 31.15(2023):2295-2318. |
入库方式： OAI收割
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