产品应用场景

1. 城市规划与建设管理：通过检测遥感图像中的 vehicle（车辆）、bridge（桥梁）、overpass（立交桥）等类别，分析城市交通流量与道路设施分布，辅助交通规划与拥堵治理；利用 airport（机场）、expressway-service-area（高速公路服务区）等数据，评估城市交通枢纽布局合理性。
2. 海洋资源与安全监测：对 ship（船舶）、harbor（港口）、storagetank（储罐）等类别进行检测，实现海上船舶动态监控、港口吞吐量统计及海上工业设施安全巡检，助力打击走私、非法捕捞等行为，保障海洋资源安全。
3. 生态环境与灾害监测：借助 windmill（风车）、dam（水坝）等目标检测，监测可再生能源设施运行与水利工程状态；通过识别 trainstation（火车站）、stadium（体育场）等，在灾害发生时评估基础设施受损情况，为应急救援和灾后重建提供数据支持。

产品信息

使用方法

1. 数据预处理：使用数据增强工具（如 Albumentations）对图像进行旋转、缩放、裁剪等操作，增加数据多样性；针对类别不平衡问题，采用过采样或欠采样方法调整数据集。
2. 模型训练：选择适合遥感小目标检测的模型，如 YOLOv8、Faster R-CNN 等；利用训练集进行模型训练，通过验证集调整模型参数，优化检测精度和速度。
3. 应用部署：将训练好的模型集成到遥感图像分析平台，对新获取的遥感图像进行实时或批量检测；结合地理信息系统（GIS），直观展示检测结果，辅助决策分析。

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注意事项

1. 小目标检测难度：由于数据集中小目标占比高，在模型训练时需采用特殊的网络结构（如特征金字塔网络 FPN）和算法（如 ATSS），提升小目标检测效果。
2. 标注准确性核查：尽管有统一标注格式，但仍需人工抽检部分标签文件，确保边界框坐标和类别标注准确，避免影响模型训练效果。