深度学习的遥感图像旋转目标检测综述OA北大核心CSTPCD

遥感图像中目标具有方向任意性和排列紧密性的特点,在检测任务中使用倾斜边界框可以更加精确定位和分离目标。目前遥感图像旋转目标检测已经广泛应用于民用和军事国防领域,具有重要的研究意义和应用价值,已逐步成为研究热点。鉴于此,对遥感图像中旋转目标检测方法进行了系统性总结。首先,介绍了三种常用的倾斜边界框的表示形式。其次,重点阐述全监督学习下的特征错位、边界不连续、度量值与损失不一致性、旋转目标定位四个挑战。然后,根据不同的动机和改进策略,详细阐述了每种方法的核心思想及其优缺点,归纳出旋转目标检测方法框架。接着,列举了旋转目标检测在遥感领域常用数据集,给出了经典方法在不同数据集上的实验结果,并对不同方法的性能进行了评估。最后,结合深度学习应用于遥感图像旋转目标检测任务中存在的挑战,对该方向的未来发展趋势进行了展望。