摘要
摘要：深度学习技术在遥感图像目标识别领域取得了显著进展。通过卷积神经网络（CNN）及其变种，研究者能够自动从大规模遥感图像数据中提取复杂特征，从而提高了目标识别的精度和效率。主要进展包括有效应用于高分辨率图像分析、优化模型架构以提升性能以及利用迁移学习和数据增强技术应对数据量不足的问题。然而，深度学习的应用仍面临一些挑战，如数据质量与数量的限制、计算资源需求高以及模型的泛化能力和解释性不足。未来的研究需要解决这些挑战，探索更高效的算法和模型架构，以进一步提升深度学习在遥感图像目标识别中的应用效果。
出版日期
2024年09月27日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
