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摘要 在大片图像中检测小物体是卫星图像分析的主要问题之一。虽然地面图像中的对象检测受益于对新深度学习方法的研究，但将此类技术过渡到高空图像并非易事。挑战之一是每幅图像的绝对像素数量和地理范围：单个 DigitalGlobe 卫星图像包含 > 64 km 2 和超过 2.5 亿像素。另一个挑战是感兴趣的对象很小（通常只有约 10 个像素），这使传统的计算机视觉技术变得复杂。为了解决这些问题，我们提

原始题目Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks中文名称使用 GAN 增强水下图像发表时间2018年1月11日平台ICRA 2018来源University of Minnesota, Minneapolis MN文章链接https://arxiv.org/abs/1801.04011开源代码官方：http

参考  Super-Resolution on Object Detection Performance in Satellite Imagery - 云+社区 - 腾讯云 目录 摘要 1、简介 2、相关工作 2.1、超分辨率技术及其在高空成像中的应用 2.2、目标检测方法 3、数据集 3.1、光和传感器的模拟 4、超分技巧 5、目标检测技巧 6、度量 7、实验结果