基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法综述

面向光学遥感图像的目标检测已经有较长时间的发展历史,近年来由于深度学习的发展而成为遥感领域的一个研究热点。目标检测的基础环节之一是图像特征提取,它对最终的检测效果有关键影响。早期目标检测器主要通过手动设计特征提取方法获得图像特征,往往较为复杂且难以提取图像的高层次特征。得益于深度学习技术的发展,目前目标检测器已经能够实现自动特征提取,取得了比传统方法更好的检测性能。对基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法进行了总结和归纳:首先,回顾目标检测的发展历史;然后,介绍当前广泛使用的数据集;其次,将现有基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法分为4类,并进行分析比较,包括基于人工提取候选区域的方法、基于候选区域生成网络的方法、基于回归的方法和其他方法;最后,分析现有光学遥感图像目标检测研究存在的问题,并对未来发展趋势进行了展望。