遥感影像目标识别在军事侦察、资源调查、城市规划等众多领域具有举足轻重的地位，是实现遥感数据价值的关键环节。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，遥感影像目标识别从早期基于浅层学习模型的分类技术逐步演进至深度学习驱动的分类技术，进而发展到实例分割技术。实例分割不仅要求对目标进行分类，还需精准定位并分割每个实例，极大地提升了目标识别的精细度。然而，这一技术演进过程面临着数据标注困难、模型计算资源需求大以及复杂场景下识别精度不高等挑战。未来，多模态数据融合、小样本学习以及与其他技术结合将成为基于AI的遥感影像目标识别技术的重要发展趋势，有望进一步推动该领域的发展与应用。
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