小狮博客遥感地面物体检测在城市规划、交通监控、环境监测及农业管理等领域具有重要应用价值。传统基于人工解译或经典图像处理的方法，面对高分辨率遥感影像中目标尺度多变、背景复杂、分布密集等挑战，往往存在
效率低、漏检率高、定位精度受限等问题。近年来，以
YOLO 系列为代表的单阶段目标检测算法，凭借端到端推理、较高检测速度与优良的多尺度特征学习能力，在遥感影像目标检测任务中得到广泛关注，并逐步由通用场景向交通设施、港口、运动场、道路交叉口等细粒度地面物体检测延伸。
遥感地面物体检测在城市规划、交通监控、环境监测及农业管理等领域具有重要应用价值。传统基于人工解译或经典图像处理的方法，面对高分辨率遥感影像中目标尺度多变、背景复杂、分布密集等挑战，往往存在
效率低、漏检率高、定位精度受限等问题。近年来，以
YOLO 系列为代表的单阶段目标检测算法，凭借端到端推理、较高检测速度与优良的多尺度特征学习能力，在遥感影像目标检测任务中得到广泛关注，并逐步由通用场景向交通设施、港口、运动场、道路交叉口等细粒度地面物体检测延伸。