摘要
海面上の艦船目標検出は、リモートセンシング画像処理およびパターン認識分野で注目されている重要な研究方向であり、民間および軍事の両面で艦船目標の自動検出に重要な意義を持つ。典型的な深層学習に基づく目標検出アルゴリズムの長所と短所を整理・分析し、比較と総括を行った。深層学習に基づく艦船目標検出の技術現状を、マルチスケール検出、多角度検出、小対象検出、モデルの軽量化、および大幅面積リモートセンシング画像における艦船目標検出の観点から詳細に紹介した。最後に、艦船目標認識アルゴリズムで一般的に用いられる評価基準と既存の艦船画像データセットを紹介し、リモートセンシング画像における艦船目標検出アルゴリズムが現在直面している問題点と今後の発展傾向について論じた。
关键词
リモートセンシング画像;艦船目標検出;畳み込みニューラルネットワーク;画像データセット
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