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光学遥感目标检测是一类特殊的目标检测领域,是光学遥感图像分析与应用的重要环节。文章围绕遥感目标检测的特点和难点,在自然图像目标检测网络基础上,重点分析了检测网络针对遥感领域的三方面适应性改进:数据量大、背景复杂度高、目标形态多样的适应性改进,对目标方向的适应性改进和遥感数据域迁移的适应性改进。此外,论文还给出了当前公开的光学遥感目标检测数据集及相关应用,最后总结了深度学习在光学遥感目标检测中的局限性和未来发展趋势,有助于光学目标检测技术的发展。