遥感图像目标检测方法是一种利用计算机视觉和深度学习技术从遥感图像中自动识别和定位特定目标的技术。这些目标可以包括建筑物、车辆、道路、飞机、船舶等。遥感图像通常由卫星或无人机拍摄，具有高分辨率和大覆盖范围的特点，但也面临光照变化、目标尺度多样、背景复杂等挑战。常见的遥感图像目标检测方法主要分为传统方法和深度学习方法两大类。传统方法通常依赖于手工设计的特征（如SIFT、HOG）和分类器（如SVM），而深度学习方法则利用卷积神经网络（CNN）自动学习特征表达。近年来，基于深度学习的目标检测算法（如FasterR-CNN、YOLO、SSD等）在遥感图像检测中表现出色，能够有效处理多尺度目标和大场景图像。为了进一步提高性能，研究者们还针对遥感图像特点提出了各种改进方法，如注意力机制、多尺度特征融合、旋转不变性设计等。这些方法在军事侦察、城市规划、灾害监测等领域具有广泛应用价值。
