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从CNN到Transformer：遥感影像目标检测的未来趋势

news 来源：原创 2025/9/18 18:17:00

文章目录

    • 前言
    • 专题一、深度卷积网络知识
    • 专题二、PyTorch应用与实践（遥感图像场景分类）
    • 专题三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测
    • 专题四、卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】
    • 专题五、Transformer与遥感影像目标检测
    • 专题六、Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】
    • 更多了解

——————————————————————————————————————————

前言

遥感影像目标检测技术近年来经历了从传统卷积神经网络（CNN）到基于Transformer架构的演进。CNN，尤其是Faster-RCNN，凭借其强大的特征提取能力，在遥感影像目标检测中取得了显著成果。然而，Faster-RCNN在处理遥感影像时仍面临挑战，如对多尺度、多角度目标的检测效率较低，且对复杂背景和遮挡的适应性不足。
随着Transformer架构的引入，目标检测技术迎来了新的突破。DETR（Detection Transformer）利用Transformer的全局特征建模能力，显著提升了目标检测的精度和效率。DETR通过端到端的训练方式，减少了对人工标注数据的依赖，同时在处理遥感影像中的小目标和复杂场景时表现出色。此外，Transformer架构在多源数据融合方面也展现出优势，能够更好地挖掘遥感影像中的光谱和空间信息。
未来，随着深度学习技术的不断创新和多源数据融合的深入研究，遥感影像目标检测将迎来更广阔的发展空间。

专题一、深度卷积网络知识

  1. 深度学习在遥感图像识别中的范式和问题

  2. 深度学习的历史发展历程

  3. 机器学习，深度学习等任务的基本处理流程

  4. 卷积神经网络的基本原理

  5. 卷积运算的原理和理解

  6. 池化操作，全连接层，以及分类器的作用

  7. BP反向传播算法的理解

  8. CNN模型代码详解

  9. 特征图，卷积核可视化分析
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专题二、PyTorch应用与实践（遥感图像场景分类）

  1. PyTorch简介

  2. 动态计算图，静态计算图等机制

  3. PyTorch的使用教程

  4. PyTorch的学习案例

  5. PyTorch的基本使用与API

  6. PyTorch图像分类任务
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专题三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测

  1. 深度学习下的遥感影像目标检测基本知识

  2. 目标检测数据集的图像和标签表示方式

  3. 目标检测模型的评估方案，包括正确率，精确率，召回率，mAP等

  4. two-stage（二阶）检测模型框架，RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架 的演变和差异

  5. 讲解one-stage（一阶）检测模型框架，SDD ，Yolo等系列模型

  6. 现有检测模型「CNN系列」发展小结，包括AlexNet，VGG，googleNet， ResNet，DenseNet等模型

  7. 从模型演变中讲解实际训练模型的技巧
    在这里插入图片描述
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专题四、卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】

  1. 一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测

  2. 数据集的制作过程，包括数据的存储和处理

  3. 数据集标签的制作

  4. 模型的搭建，组合和训练

  5. 检测任数据集在验证过程中的注意事项
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专题五、Transformer与遥感影像目标检测

  1. 从卷积运算到自注意力运算self-attention

  2. pytorch实现的自监督模块

  3. 从Transformer到Vision Transformer (ViT)

  4. Transformer下的新目标检测范式，DETR

  5. 各类模型在遥感影像下的对比和调研
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专题六、Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】

  1. 一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测

  2. 针对数据的优化策略

  3. 针对模型的优化策略

  4. 针对训练过程的优化策略

  5. 针对检测任务的优化策略

  6. 提供一些常用的检测，分割数据集的标注工具
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更多了解

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