高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展
本文按照西北工业大学程塨老师的高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展汇报进行整理，需要的同学可借此了解遥感图像相关知识~
高分辨率遥感图像目标检测和场景分类
- 一、背景介绍
- 1.时间轴
- 2.应用
- 3.图像智能
- 二、高分辨率遥感图像目标检测研究进展
- 1.任务定义
- 2.难点问题
- 3.公开数据库
- 4.研究进展
- 三、高分辨率遥感图像场景分类研究进展
- 1.任务定义
- 2.难点问题
- 3.公开数据库
- 4.研究进展
- 基于autoencoder的场景分类
- 基于CNN的场景分类
- 基于GAN的场景分类
- 四、未来发展趋势
- 附遥感图像数据集下载链接
一、背景介绍
1.时间轴
2.应用
深度学习方法提高高分辨率遥感图像智能理解
3.图像智能
二、高分辨率遥感图像目标检测研究进展
1.任务定义
2.难点问题
3.公开数据库
TAS：2008年发布，30幅航拍图像，用于车辆目标检测。
SZTAKI-INRIA：法国国家信息与自动化研究所2012年发布，9幅航拍图像，用于建筑物检测。
NWPU VHR-10: 西北工业大学2014年发布，800幅遥感图像，10类典型目标，被广泛使用。
VEDAI: 2015年发布，1210幅遥感图像，9类典型交通工具，如：船只、飞机、小汽车、卡车等。
UCAS-AOD: 中科院2015年发布，910幅遥感图像，用于飞机和车辆目标检测。
DLR 3K Vehicle：2015年发布，20幅遥感图像，用于汽车和卡车目标检测。
HRSC2016: 中科院自动化研究所2016年发布，1070幅遥感图像，用于船只目标检测。
RSOD: 武汉大学测绘遥感实验室肖志峰老师团队2017年发布，976幅遥感图像，4个目标类别：储油罐、飞机、立交桥、操场。
LEVIR: 北航史振威老师团队2018年发布，21952幅遥感图像，用于飞机、轮船和储油罐3种目标检测，图像总量较大。
ITCVD: 由飞机在荷兰Enschede上空约330m的高度拍摄获取，用于车辆目标检测。
以上10个数据集类别数目较少，目标总量较少。
DOTA:
DIOR:
4.研究进展
旋转不变目标检测
有向目标检测
多尺度目标检测
密集目标检测
弱监督目标检测
结果对比——NWPU VHR-10（全监督）
结果对比——NWPU VHR-10（弱监督）
三、高分辨率遥感图像场景分类研究进展
1.任务定义
像素级分类 对象级分类 场景级分类
2.难点问题
3.公开数据库
UC Merced Land-Use： 加州大学摩萨德分校2010年发布，21类 x 100幅图像/类，较早的场景分类数据集，被广泛使用，目前分类精度已饱和（~100%）。
WHU-RS19: 武汉大学测绘遥感实验室夏桂松老师团队2012年发布，19类 x 50幅/类。
SIRI-WHU: 武汉大学测绘遥感实验室钟燕飞老师团队2016年发布，12类 x 200幅/类。
RSSCN7: 武汉大学计算机学院邹勤老师团队2015年发布，7类 x 400幅/类。
RSC11: 中国科学院遥感所唐娉老师团队2016年发布，11类 x 100幅/类。
Brazilian Coffee Scene: 巴西米纳斯联邦大学2015年发布，两类：coffee and non-coffee，图像块尺寸较小（64 x 64）。
OPTIMAL-31: 西北工业大学王琦老师团队2019年发布，31类 x 60幅/类。
PatternNet: 武汉大学测绘遥感实验室邵振峰老师团队2017年发布，38类 x 800幅/类，遥感图像检索任务广泛应用。
AID:
NWPU-RESISC45:
4.研究进展
基于autoencoder的场景分类
基于CNN的场景分类
基于GAN的场景分类
四、未来发展趋势
附遥感图像数据集下载链接
航空遥感图像数据库
数据集官网首页
数据集下载
数据集格式介绍
数据集：DOTA、UCAS-AOD、NWPU VHR-10、RSOD-Dataset、INRIA aerial image dataset（百度云盘 密码：ppef）、MS COCO 数据集、PASCAL VOC 数据集
高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展相关推荐
- tensorflow遥感图像分类_在线讲座 | 高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展...
近年来,深度学习技术驱动的高分辨率遥感图像目标检测和场景分类取得了重大研究进展.由于深度学习的快速发展,导致相关研究进展很难被跟进,特别是对于刚踏入该领域的研究者而言.● 该领域的研究还面临哪些挑战和 ...
- 基于深度学习的高分辨率遥感图像目标检测技术目前的研究现状
参考 基于深度学习的高分辨率遥感图像目标检测技术目前的研究现状 - 云+社区 - 腾讯云 目录 一.概述 二.通用目标检测方法 1.类不平衡问题 2.复杂背景 3.目标的尺度变化 4.特殊视角 5 ...
- 遥感图像目标检测研究综述
遥感图像目标检测 遥感图像特殊性 一.目标检测研究综述 1.介绍 2.传统目标检测 3.基于深度学习目标检测 R-CNN系列为代表的两阶段算法 YOLO.SSD为代表的一阶段算法 二.多尺度目标检测研 ...
- 深度学习在遥感图像目标检测中的应用综述
深度学习在遥感图像目标检测中的应用综述 1 人工智能发展 1.1 发展历程 1.2 深度学习的应用 2 深度学习 2.1 机器学习概述 2.2 神经网络模型 2.3 深度学习 2.4 深度学习主要模型 ...
- 云检测2020：用于高分辨率遥感图像中云检测的自注意力生成对抗网络Self-Attentive Generative Adversarial Network for Cloud Detection
用于高分辨率遥感图像中云检测的自注意力生成对抗网络Self-Attentive Generative Adversarial Network for Cloud Detection in High R ...
- 遥感图像目标检测常用数据集及下载链接汇总
1.TAS数据集 2.DIOR 3.LEVIR 4.DOTA 5.RSOD 6.UCAS-AOD 7.NWPU VHR-10 8.VEDAI 9.HRSC2016 1.TAS数据集 是为航空图像中的汽 ...
- 2021年 遥感图像目标检测SOTA模型及排行榜
2021年 遥感图像目标检测SOTA模型及排行榜 本文禁止转载!!! Baseline: DOTA1.0 (Task1) DOTA1.0 (Task2) 可视化 不同模型性能(mAP+文章+源码): ...
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的光学遥感图像目标检测及价值评估
目录 基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法研究 传统的目标检测方法
- 基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割
随着无人机自动化能力的逐步升级,它被广泛的应用于多种领域,如航拍.农业.植保.灾难评估.救援.测绘.电力巡检等.但同时由于无人机飞行高度低.获取目标类型多.以及环境复杂等因素使得对无人机获取的数据处理 ...
最新文章
- Java 优先级的问题
- VS.NET 2005 SP1 安装注意
- Maven项目mybatis Invalid bound statement (not found)解决方法
- springboot+mybatis整合shiro——登录认证和权限控制
- 《挖掘管理价值：企业软件项目管理实战》一2.4 软件设计过程
- 2018.11.14成立我的博客
- JavaFX UI控件教程（十七）之Slider
- 考研 | 手把手教你打赢考研情报战，巧用有关考研的三大网站
- 幅度和幅值有区别吗_16G内存够用吗？8G/16G/32G内存横向对比
- 《推荐系统笔记（八）》GBDT和XgBoost的原理（内含详细数学推导）
- java中数组的返回值是什么类型_面试必问：Java中String类型为什么设计成不可变的？...
- Spring源码学习笔记：经典设计模式之观察者模式
- DeepRacer 资源合集
- java 内嵌chrome_[Java教程]Jcef内嵌浏览器windows版本的编译及使用
- CDA考试-建模分析师-实用性大数据挖掘算法-数据挖掘概述
- 基于深度学习的图像匹配技术一览
- 华为服务器jbod修改启动项,服务器设置jbod
- Ovftool安装导出vsphere虚拟机
- 安卓逆向——AS开发Xposed插件HOOK案例
- java.util.logging log4j,Java核心代碼（十）日志log4j,java.util.logging,commons-logging