基于深度学习的遥感图像目标检测--聚文网

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内容简介

遥感图像目标检测是遥感图像解译的重要内容，其任务是对遥感图像中感兴趣目标进行分类和定位。近年来，人工智能和大数据分析技术快速发展，为遥感图像目标检测提供了新的方法和途径，促进遥感图像目标检测向自动化、智能化方向迈进。
本书系统介绍遥感图像目标检测的理论、方法和应用，主要内容包括三部分：一是遥逸感图像目标检测理论和方法，主要阐述遥感图像目标检测的基本内涵、基于卷积神经网络的目标检测方法；二是光学遥感图像目标检测，主要针对类别非均衡、目标尺度和旋转不变性问题，分别设计了语义分割模型、尺度相关模型和旋转卷积集成模型：三是星载SAR图像舰船目标检测，阐述了面向舰船目标检测的SAR图像预处理问题，重点针对检测精度低、边框偏移和参数冗余问题，设计了无锚框检测模型、评分图模型和知识蒸馏模型。
本书内容翔实、衔接有序、体系完备，既有助于读者从专业方向上理解遥感图像目标检测的理论、方法和应用，又有助于读者对于遥感图像目标检测的系统认识。本书可作为遥感图像目标检测倾域科学工作者、工程技术人员的参考书。

理论方法篇
第1章概述
1.1遥感的基本过程
1.2遥感图像类型及特点
1.3遥感图像目标检测基本内涵
1.4遥感图像目标检测研究现状
1.5遥感图像目标检测面临的挑战
第2章基于深度学习的遥感图像目标检测基础理论和方法
2.1深度学习的发展与应用
2.2卷积神经网络
2.3基于卷积神经网络的目标检测方法分析
2.4遥感图像目标检测常用数据集
2.5遥感图像目标检测评价指标
光学图像篇
第3章基于全卷积网络的光学遥感图像均衡语义分割
3.1问题分析
3.2基于改进U形网络的语义分割方法
3.3实例分析
3.4小结
……

基于深度学习的遥感图像目标检测

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