基于深度学习的遥感图像目标检测
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作者李志亮, 吴止锾, 毛宇星等著
出版社国防工业出版社
ISBN9787118130874
出版时间2024-01
装帧平装
开本其他
定价99元
货号4555313
上书时间2024-08-19
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
本书主要内容包括三部分: 一是遥感图像目标检测理论和方法, 主要阐述遥感的基本过程、遥感图像类型及特点, 遥感图像目标检测的基本内涵、研究现状和面临的挑战, 深度学习的发展和应用等; 二是光学遥感图像目标检测, 主要针对样本数据类别非均衡问题、目标尺度变引起的领域偏移问题和舰船目标检测模型的旋转不变性问题; 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图像相干斑抑制和海陆分割两个预处理问题。
内容摘要
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。
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