武大遥感

常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规数据集训练的分类器，在航空遥感图像上的检测效果并不好，主要原因是航空遥感图像有其特殊性： 1，尺度多样性，航空遥感图像从几百米到近万米的拍摄高度都有，且地面目标即使是同类目标也大小不一，如港口的轮船大的有300多米，小的也只有数十米； 2，视角特殊性，航空遥感图像的视角基本都是高空俯视，但常规数据集大部分还是地面水平视角，所以同一目标的模式是不同的，在常规数据集上训练的很好的检测器，使用在航空遥感图像上可能效果很差； 3，小目标问题，航空遥感图像的目标很多都是小目标（几十个甚至几个像素），这就导致目标信息量不大，基于CNN的目标检测方法在常规目标检测数据集上一骑绝尘，但对于小目标，CNN的Pooling层会让信息量进一步减少，一个24*24的目标经过4层pooling后只有约1个像素，使得维度过低难以区分出来； 4，多方向问题，航空遥感图像采用俯视拍摄，目标的方向都是不确定的（而常规数据集上往往有一定的确定性，如行人、车辆基本都是立着的），目标检测器需要对方向具有鲁棒性； 5，背景复杂度高，航空遥感图像视野比较大（通常有数平方公里的覆盖范围），视野中可能包含各种各样的背景，会对目标检测产生较强的干扰。