基于深度学习的遥感目标检测系统（UI界面 + YOLOv8/v7/v6/v5代码 + 训练数据集）

1. 引言

1.1 背景与意义

遥感图像是从航空器、卫星或无人机等平台获取的地表影像，广泛应用于国防、农业、环境监测、灾害评估和城市规划等领域。遥感图像数据量庞大，目标类型复杂，且通常受到光照、天气、遮挡和地形变化等因素的影响，给目标检测带来了巨大挑战。

传统的遥感目标检测方法依赖于人工特征工程和经典机器学习算法，难以在复杂的背景和多变的环境中保持稳定的检测性能。而近年来，深度学习（尤其是卷积神经网络 CNN）在目标检测领域取得了显著进展，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其端到端检测和实时处理能力，在遥感目标检测中展现出巨大的潜力。

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1.2 研究现状

遥感目标检测领域主要分为以下几种方法：

• 基于滑动窗口的检测方法：
  通过在图像中采用滑动窗口技术对目标进行搜索，使用分类器（如SVM）进行目标分类。
• 基于区域生成的检测方法：
  使用区域生成算法（如R-CNN、Faster R-CNN）生成候选框，并通过深度网络进行分