摘要
船舶检测在海上交通管理、渔业监管、海域安全等领域具有重要意义。
传统的船舶检测方法通常依赖于人工观察或基于特征的图像处理技术，效率低且容易受环境因素影响。
随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和目标识别能力，为船舶检测提供了新的解决方案。
本文首先介绍了卷积神经网络的基本概念、常见模型以及其在目标检测领域的应用。
然后，重点综述了近年来基于卷积神经网络的船舶检测方法的研究进展，包括数据集构建、网络模型设计、训练策略优化等方面，并分析了不同方法的优缺点。
最后，总结了当前研究存在的问题，并展望了未来发展趋势。
关键词：船舶检测；卷积神经网络；深度学习；目标检测；遥感图像
1.1船舶检测
船舶检测是指利用计算机视觉技术，从不同来源的图像数据(如光学遥感图像、合成孔径雷达(SAR)图像)中自动识别和定位船舶目标的过程。
1.2卷积神经网络
卷积神经网络是一种专门用于处理网格状数据(如图像)的深度学习模型。
其核心思想是利用卷积操作提取图像的局部特征，并通过池化操作降低特征维度，最终通过全连接层实现分类或回归任务。
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