Review of deep learning-based algorithms for ship target detection from remote sensing images

HUANG Zexian; WU Fanlu; FU Yao; ZHANG Yu; JIANG Xiaonan

doi:10.37188/OPE.20233115.2295

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Review of deep learning-based algorithms for ship target detection from remote sensing images

Information Sciences | 更新时间：2023-08-28

- Review of deep learning-based algorithms for ship target detection from remote sensing images
- Optics and Precision Engineering Vol. 31, Issue 15, Pages: 2295-2318(2023)
- 作者机构：
  
  1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033
  2.中国科学院大学，北京 100049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20233115.2295
  CLC： TP391.4
- Received：16 September 2022，
  
  Revised：09 December 2022，
  
  Published：10 August 2023
- 稿件说明：
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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.

HUANG Zexian,WU Fanlu,FU Yao,et al.Review of deep learning-based algorithms for ship target detection from remote sensing images[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(15):2295-2318.
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. DOI： 10.37188/OPE.20233115.2295.

HUANG Zexian,WU Fanlu,FU Yao,et al.Review of deep learning-based algorithms for ship target detection from remote sensing images[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(15):2295-2318. DOI： 10.37188/OPE.20233115.2295.

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。

Abstract

The detection of naval targets is a key area of research interest in the field of remote sensing image processing and pattern recognition. Moreover， the automatic detection of naval targets is crucial to both civil and military applications. In this study， we discuss and analyze the advantages and disadvantages of typical deep-learning-based target-detection algorithms， compare and summarize them， and summarize state-of-the-art deep-learning-based ship target detection methods. We also provide a detailed introduction to five aspects of state-of-the-art ship target detection methods， including multi-scale detection， multi-angle detection， small target detection， model light-weighting， and large-format wide remote sensing imaging. We also introduce the common evaluation criteria of ship target recognition algorithms and existing ship image datasets， and discuss the current problems faced by ship target detection algorithms using remote sensing images and future development trends in the field.

关键词

Keywords

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