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搜索资源列表

  1. MSTAR官方数据集

  2. 当前用于研究SAR ATR 的图像是美国国防高级研究计划署(DefenseAdvanced Research Project Agency, DARPA) 和空军研究室(Air Force ResearchLaboratory, AFRL) 提供的MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisitionand Recognition) 图像。实验数据采用地面军事车辆的聚束式MSTAR SAR 图像集，图像分辨率为0.3m × 0.3m，像素尺寸128 × 1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-06
    • 文件大小：12288
    • 提供者：minixiguazi

  1. 遥感图像数据集

  2. 遥感图像数据集为tif格式，用于图像融合、图像分割等领域，十分实用

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：watermelonss

  1. 做SAR图像目标检测的MSTAR数据集（总共2G）

  2. 包含最全2G的MSTAR数据集，不只是单一目标，包含多目标数据集，不仅可以做图像识别，更重要的是可以做目标检测！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：66
    • 提供者：sunzheng0227

  1. MSTAR测试训练数据集

  2. 另外有原始数据集，包括图片数据。此压缩包中含有官方推荐的train，test数据集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-27
    • 文件大小：218103808
    • 提供者：qq_42762980

  1. MSTAR官方数据集

  2. MSTAR官方数据集，文件太大，存在百度云中。包括数据库里包含3 类(BMP2,BTR70,T72) 共7 种型号的地物目标[32]。同一大类里面不同型号的实际差异为目标的军事配置不同，称为变形目标，如同类坦克上有无机关枪、油箱，以及天线是否展开等；同类装甲车上有无炮筒，挡泥板和聚光灯等。含有大量源图片

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-27
    • 文件大小：11264
    • 提供者：qq_42762980

  1. MSTAR数据集

  2. 如果需要数据集可以留言，到时候私法给大家，网上的数据库很多是不全的，所以大家可以根据需要告诉我，可以给大家提供数据集的分享。主要是17度与15度俯仰角下的数据集。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-11-13
    • 文件大小：189440
    • 提供者：qq_20660225

  1. MSTAR，SAR数据集格式转换为JPG

  2. 【只能在Linux下用】MSTAR数据集中的tool中包含了雷达的二进制格式转JPEG的编译文件，mstar2jpeg.为了方便处理图像，采用Python语言，调用Linux下的shell命令，整个1万多雷达二进制格式文件转为JPEG仅用了1分30秒。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-29
    • 文件大小：950
    • 提供者：freereader

  1. MSTAR，SAR数据集，mstar2jpeg,编译文件

  2. 配合MSTAR数据集格式转换的编译文件。这个文件是在Linux终端，直接进入MSTAR->tool->mstarpublictools->mstar_conv_tools->mstar2jpeg的目录下，键入命令make -f mstar2jpeg.mk获得的。【懒得编译的，可以下载】

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-29
    • 文件大小：22528
    • 提供者：freereader

  1. MSTAR数据集最全

  2. 网上很多MSTAR数据集不全，影响学习研究，有鉴于此特分享此数据集，包括7类目标，还有大场景SAR图像。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：50331648
    • 提供者：curt00001111

  1. 包括3个G的MSTAR数据集，用于SAR目标识别领域

  2. MSTAR数据集，用于检验SAR图像目标识别算法的效果，内附转换JPG，TIFF代码

  3. 所属分类：电信

  1. MSTAR SAR 数据集 2.28Gb

  2. 史上最全MSTAR数据集，百度网盘永久有效，2.28Gb整。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-11
    • 文件大小：67
    • 提供者：qq_15210067

  1. MSTAR数据集.zip

  2. 解压后有两个文件夹，一个train，一个test，两个文件夹都有十个子目录，分别是十类目标的SAR图像，图像为100*100的灰度图像

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-04
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：a1367666195

  1. HRSID-master.zip

  2. 此文件是SAR成像的舰船图片数据集，可以用来训练算法进行舰船目标识别，主要是用于开发深度学习的算法. 下载此数据集后可以解压保存在文件中，然后用python程序调用进行机器学习算法训练

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：fangx_123

  1. SAR图像识别.zip

  2. 包括源码： 1、数据集获取 2、二进制数据集转换为图片 3、提取特征，HOG+Gabor 4、SVM训练结果 5、预测显示

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：201326592
    • 提供者：qq_36758461

  1. MSTA数据集下载链接

  2. 该实验数据采用美国国防高等研究计划署(DARPA)支持的MSTAR计划所公布的实测SAR地面静止目标数据，无论是在国内还是国际上，针对SAR图像目标识别的研究基本上是基于该数据集而展开的。采集该数据集的传感器为高分辨率的聚束式合成孔径雷达，该雷达的分辨率为0.3m×0.3m。工作在X波段，所用的极化方式为HH极化方式。对采集到的数据进行前期处理，从中提取出像素大小为128×128包含各类目标的切片图像。该数据大多是静止车辆的SAR切片图像，包含多种车辆目标在各个方位角下获取到的目标图像。

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-08-26
    • 文件大小：75
    • 提供者：qq_20481015

  1. 部分高分辨率SAR船舶数据

  2. 高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集，该数据集来自高分三号SAR图像，场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等，背景涵盖近岸和远海等多样场景------此为部分高分辨率的SAR船舶数据，可用于船舶检测。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：59768832
    • 提供者：weixin_38746088

  1. Sar遥感地图数据集

  2. AIRSAR_SanFrancisco 是遥感地图数据集，可以作为训练的数据集使用，里面有文档说明，格式是数据集格式是stk格式

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：xiaoer_shangjiu

  1. asf-tools:一系列用于高级SAR产品的GIS工具-源码

  2. ASF工具 一系列用于高级SAR产品的工具 ArcGIS工具箱 可以与ArcGIS Desktop或ArcGIS Pro一起使用，并且包含执行地理处理任务的工具，这些任务对于使用合成Kong径雷达（SAR）数据非常有用。 这些工具旨在与辐射地形校正（RTC）SAR数据集（例如，由那些）一起使用，但是其中一些工具具有与各种栅格（包括非SAR数据集）一起使用的潜力。 上也提供了更多信息和下载链接。 工具箱以压缩存档的.pyt分发，包括.pyt工具箱脚本和关联的.xml文件。 工具箱本身有一个XM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_42109732

  1. LS-SSDD-v1.0-ShipDetectionComputerVision:使用深度学习从合成Kong径雷达（SAR）影像中进行小船检测-源码

  2. LS-SSDD-v1.0-船舶检测计算机视觉 这是论文《使用深度学习从合成Kong径雷达（SAR）图像中检测小型船只》的代码存储库。 考虑到正在考虑的众多模型和模块化数据下载过程，我们通过交互式Jupyter笔记本展示了我们的代码。 请注意，模型权重，模型输出和数据集不在此存储库中。 原始数据集可以在以下位置找到： : 概述 根目录中有两个笔记本，它们训练了我们的最佳模型并执行推理。 'final_model.ipynb'是我们训练改进模型的地方'final_evaluation.ipyn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：218103808
    • 提供者：weixin_42163404

  1. 小样本空间中基于DBN的SAR溢油图像分类研究

  2. SAR已成为漏油监测的重要手段之一。 但是，溢油和相似点的特征是SAR图像上有黑点。 它们具有相似或相同的反向散射系数和灰度值，很容易产生混淆。 针对此问题，本文提出了一种深度学习模型-深度信念网络（DBN），该模型使用DBN来区分漏油，相似物和水。 在实验中，从三个SAR溢油图像中收集了900张图像，以形成一个小的样本空间数据集。 提取了诸如Tamura和灰度梯度共生矩阵之类的两种纹理特征，并选择了具有良好区分特征的特征向量作为模型的输入数据。 最后，将分类结果与传统的机器学习方法（BP，SV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38650150
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