ऑप्टिकल रिमोट-सेंसिंग इमेज में डीप लर्निंग के साथ शिप डिटेक्शन: चुनौतियों और प्रगति का सर्वेक्षण

शिप डिटेक्शन का उद्देश्य स्वचालित रूप से पहचानना है कि क्या छवियों में जहाज हैं, उन्हें सटीक रूप से वर्गीकृत और स्थानीयकृत करना है। चाहे शुरुआती मैनुअल डिज़ाइन विधियों का उपयोग करें या डीप लर्निंग तकनीक, शिप डिटेक्शन जहाजों की अंतर्निहित विशेषताओं की खोज में समर्पित है ताकि पुनः स्मरण को बढ़ाया जा सके। आजकल, उच्च-परिशुद्धता शिप डिटेक्शन नागरिक और सैन्य अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। ऑप्टिकल रिमोट-सेंसिंग इमेज में शिप डिटेक्शन (SDORSIs) की व्यापक समीक्षा प्रदान करने के लिए, यह पत्र एक दिशानिर्देश के रूप में चुनौतियों को संक्षिप्त करता है। इन चुनौतियों में जटिल समुद्री वातावरण, अपर्याप्त भेदभाव विशेषताएँ, बड़े पैमाने पर भिन्नताएँ, घनी और घुमाई हुई वितरण, बड़े पहलू अनुपात, और सकारात्मक और नकारात्मक नमूनों के बीच असंतुलन शामिल हैं। हम सुधार विधियों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करते हैं और इन विधियों की ताकतों और कमजोरियों का विस्तृत विश्लेषण करते हैं। हम सामान्य ऑप्टिकल रिमोट सेंसिंग इमेज डेटासेट्स से जहाज की जानकारी संकलित करते हैं और एल्गोरिदम के प्रदर्शन की तुलना करते हैं। साथ ही, हम CNNs और ट्रांसफार्मर पर आधारित बैकबोन की विशेषता निष्कर्षण क्षमताओं की तुलना और विश्लेषण करते हैं, SDORSIs में विकास के लिए नए दिशाओं की खोज करते हैं। भविष्य में आगे के अनुसंधान को सुविधाजनक बनाने के लिए आशाजनक संभावनाएं प्रदान की गई हैं।