基于深度学习的遥感图像目标检测技术研究进展

付涵,范湘涛,严珍珍,杜小平

Progress of Object Detection in Remote Sensing Images based on Deep Learning

Han Fu,Xiangtao Fan,Zhenzhen Yan,Xiaoping Du

表2 实现旋转不变性的目标检测方法

Table 2 The object detection methods of rotation invariance

文献 方法 特点 Cheng等[29]，2016 旋转不变特征层 在AlexNet网络中加入一个旋转不变层，通过正则化约束项优化目标函数，使旋转前后的训练样本具有相似特征，从而实现旋转不变性 Cheng等[30]，2019 旋转不变特征层和Fisher判别层 在通用的目标检测模型基础上，加入旋转不变正则化和Fisher判别正则化以解决目标旋转、类内多样性和类间相似度等问题 Tang等[31]，2017 导向矩形框 对包围框的偏移量加入一个角度参数，得到，通过默认包围框以及偏移量得到具有方向的矩形框 Zhang等[32]，2018 导向矩形框 在包围框参数中加入角度参数来预设锚点，得到五元组，并采用R2oI池化层进行最大池化操作 Yang等[21]，2018 导向矩形框 构建任意旋转矩形，并提出自适应的ROI Align结构自动过滤因旋转框造成的ROI噪声 Dong等[33]，2020 导向矩形框 构建任意旋转矩形，并设计旋转的ROI pooling进行最大池化 Yu等[34]，2020 导向矩形框 构建旋转矩形，设计导向锚点子网络，并构建旋转ROI pooling进行最大池化