MSTAR（1996）
Ha habido muchas introducciones en Internet.
Como una biblioteca general para la investigación de reconocimiento automático de objetivos de imágenes SAR (SAR ATR), la base de datos MSTAR es ampliamente utilizada por muchos académicos. Los datos experimentales utilizan los datos de objetivos estacionarios terrestres SAR reales publicados por el programa MSTAR respaldado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) de EE. UU. Ya sea nacional o internacional, la investigación sobre el reconocimiento de objetivos de imágenes SAR se basa básicamente en este conjunto de datos. Ampliado. El sensor utilizado para recopilar este conjunto de datos es un radar de apertura sintética de foco de alta resolución con una resolución de 0,3 m × 0,3 m . Al trabajar en la banda X , la polarización utilizada es la polarización HH . Se realiza un procesamiento previo de los datos recopilados y se extrae una imagen de corte con un tamaño de píxel de 128 × 128 que incluye varios objetivos. La mayoría de los datos son imágenes de corte SAR de vehículos estacionarios, incluidas imágenes de objetivos adquiridas por varios objetivos de vehículos en varios ángulos de acimut.
Fuente: Resumen del conjunto de datos de radar MSTAR
OpenSARShip（2017）
Dirección de descarga: http://opensar.sjtu.edu.cn/
OpenSAR es una plataforma abierta de gestión y procesamiento de imágenes SAR desarrollada por el Centro de Tecnología de Detección Avanzada (AST) de la Universidad Jiaotong de Shanghái, que se utiliza para la lectura, procesamiento, visualización y prueba de algoritmos de imágenes SAR. La gestión de imágenes SAR y la prueba de algoritmos son las tareas principales de OpenSAR.
OpenSAR admite la importación de varias fuentes de datos SAR, como TerraSAR-X, RADARSAT 1/2, COSMO-SkyMed, etc. Los usuarios pueden buscar y ver datos de imágenes SAR a través de esta plataforma. OpenSAR admite el registro de varios algoritmos, como eliminación de ruido de imágenes, clasificación de escenas, detección de objetos, reconocimiento de objetos, detección de cambios, etc. Los usuarios pueden buscar, configurar y ejecutar estos algoritmos a través de la plataforma, y también se les proporcionará un informe de prueba completo.
Conjunto de datos de detección de barcos SAR de alta resolución (2019)
Conjunto de datos de detección de barcos SAR de alta resolución-1.0
Sun Xian, Wang Zhirui, Sun Yuanrui, et al. AIR-SARShip-1.0: conjunto de datos de detección de barcos SAR de alta resolución[J]. Journal of Radar, por publicar. doi: 10.12000/JR19097
Enlace de descarga: https://radars.ac.cn/web/data/getData?newsColumnId=abd5c1b2-fe65-47f7-8ebf-990273a91a48
El conjunto de datos de detección de barcos SAR de alta resolución-1.0 (AIR-SARShip-1.0) lanzó el primer lote de 31 imágenes, la resolución de la imagen incluye 1 m y 3 m, el modo de imagen incluye foco y tira, y el método de polarización es monopolo La escena Los tipos incluyen puertos, islas y arrecifes, y superficies marinas con diferentes niveles de condiciones del mar.Los objetivos cubren cerca de mil barcos de más de diez categorías, como barcos de transporte, petroleros y barcos de pesca.
El tamaño de la imagen es de aproximadamente 3000 × 3000 píxeles, y el formato de la imagen es Tiff, canal único y profundidad de imagen de 8/16 bits. El archivo de anotaciones proporciona las dimensiones de largo y ancho de la imagen correspondiente, la categoría del objetivo de la anotación, y la posición del rectángulo de anotación.
Conjunto de datos de detección de barcos SAR de alta resolución-2.0
Sun Xian, Wang Zhirui, Sun Yuanrui, et al. AIR-SARShip-1.0: conjunto de datos de detección de barcos SAR de alta resolución[J]. Journal of Radar, 2019, 8(6): 852–862.doi: 10.12000/JR19097
Dirección de descarga: https://radars.ac.cn/web/data/getData?newsColumnId=1e6ecbcc-266d-432c-9c8a-0b9a922b5e85
El conjunto de datos de detección de barcos SAR de alta resolución 2.0 (AIR-SARShip-2.0) libera 300 imágenes, la resolución de imagen incluye 1 m y 3 m, el modo de imagen incluye foco y tira, y el modo de polarización es polarización simple. VV, y los tipos de escena incluyen puertos, islas y arrecifes, y superficies marinas con diferentes niveles de condiciones del mar. Los objetivos cubren más de diez tipos de miles de barcos, como barcos de transporte, petroleros y barcos de pesca.
El tamaño de la imagen es de aproximadamente 1000 × 1000 píxeles y el formato de la imagen es Tiff, canal único, profundidad de imagen de 8/16 bits. El archivo de anotaciones proporciona las dimensiones de largo y ancho de la imagen correspondiente, la categoría del objetivo de la anotación y la posición del rectángulo de anotación.
SSDD/SSDD+（2020）
En el conjunto de datos SSDD, hay un total de 1160 imágenes y 2456 barcos, con un promedio de 2,12 barcos por imagen, y el conjunto de datos seguirá ampliándose. En comparación con el conjunto de datos PASCAL VOC con 20 tipos de objetivos, SSDD tiene menos imágenes, pero la categoría es solo barcos, por lo que es suficiente para entrenar el modelo de detección.
En comparación con los datos SSDD, el conjunto de datos SSDD+ cambia el marco vertical en un marco rotado, que puede realizar la estimación de la dirección del objetivo mientras se completa la tarea de detección.
RSDD-SAR: conjunto de datos de detección de tramas oblicuas de barcos SAR (2022)
Xu Cong'an, Su Hang, Li Jianwei, et al. RSDD-SAR: SAR Ship Slant Frame Detection Dataset[J]. Journal of Radar, por publicar. doi: 10.12000/JR22007.
RSDD-SAR: conjunto de datos de detección de trama inclinada de barcos SAR
[Último logro] RSDD-SAR: conjunto de datos de detección de marco inclinado de barcos SAR (video)
Bajo la dirección del académico He You, el profesor Xiong Wei y el profesor Liu Yu, el equipo del profesor asociado Xu Cong'an de la Universidad Aeronáutica Naval construyó el conjunto de datos de detección de marco oblicuo de barcos SAR RSDD-SAR, el conjunto de datos consta de 84 escenas de Datos de Gaofen-3, 41 escenas de fragmentos de datos de TerraSAR-X y 2 escenas de imágenes grandes sin cortes, un total de 127 escenas de datos, que incluyen múltiples modos de imagen, múltiples métodos de polarización y múltiples resoluciones. Hay 7000 fragmentos y 10263 instancias de envío . Además, a través de experimentos y análisis de varios algoritmos de detección de marco inclinado de imagen de teledetección óptica de uso común y algoritmos de detección de marco inclinado de barco SAR, se forman indicadores de referencia para referencia de académicos relevantes.
HRSID（2020）
Dirección de descarga: https://github.com/chaozhong2010/HRSID
Este conjunto de datos fue publicado por Su Hao de la Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de China en enero de 2020. HRSID es un conjunto de datos para tareas de detección de barcos, segmentación semántica y segmentación de instancias en imágenes sar de alta resolución. El conjunto de datos contiene un total de 5604 imágenes SAR de alta resolución y 16951 instancias de barcos. El conjunto de datos ISSID se basa en el proceso de construcción del conjunto de datos Microsoft Common Objects in Context (COCO), que incluye imágenes SAR de diferentes resoluciones, polarización, estado del mar, área marítima y puertos costeros. Este conjunto de datos sirve como punto de referencia contra el cual los investigadores evalúan sus métodos. Para HRSID, las resoluciones de las imágenes SAR son: 0,5 m, 1 m, 3 m.
SAR-Ship-Dataset Conjunto de datos de segmentos de barcos SAR de múltiples fuentes y escalas múltiples
Referencia: un conjunto de datos SAR de detección de barcos para aprendizaje profundo en entornos complejos
Wang Y, Wang C, Zhang H, et al. Un conjunto de datos SAR de detección de barcos para el aprendizaje profundo en entornos complejos[J]. Teledetección, 2019, 11(7): 765. doi: 10.3390/rs11070765
Dirección de descarga: https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SARGroundObjectsTypes
https://github.com/CAESAR-Radi/SAR-Ship-Dataset
Este conjunto de datos incluye casi 40,000 segmentos de detección de barcos SAR y utiliza los datos satelitales domésticos Gaofen-3 y ESA Sentinel-1. La resolución de la imagen cubre de 1,7 m a 25 m, los modos de polarización incluyen HH, HV, VH y VV, los modos de imagen incluyen el modo de franja ultrafina, el modo de franja fina, el modo de franja totalmente polarizada, el modo de escaneo de franja y el ancho de interferencia Modo de amplitud, se muestran parámetros detallados en la Tabla 1. Los escenarios del conjunto de datos incluyen puertos, cerca de la costa, islas y mar abierto, y los tipos incluyen varios objetivos de barcos comunes, como petroleros, graneleros, grandes portacontenedores y barcos de pesca.
El tamaño de corte es de 256 × 256 píxeles y el formato es una imagen en escala de grises de tres canales, JPG de profundidad de 24 bits. El archivo de anotación está en formato TXT, con un objetivo marcado en una línea, registrando respectivamente el tipo de barco, la posición normalizada del centro del barco (columna, etiqueta de fila), el ancho normalizado del barco y la eslora normalizada del barco, en línea con la serie Yolo, PolarMask, Format requisitos para las principales redes de detección como SSD y Faster-RCNN.
Conjunto de datos FUSAR
Xiyue HOU, Wei AO, Qian SONG, Jian LAI, Haipeng WANG, Feng XU. FUSAR-Ship: creación de un conjunto de datos de Gaofen-3 de combinación SAR-AIS de alta resolución para la detección y el reconocimiento de barcos [J]. Science China (Ciencias de la información ), 2020, 63(04):40-58.
Dirección de descarga: https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=FUSAR
El conjunto de datos de barcos de alta resolución de FUSARShip contiene 15 categorías principales de barcos, 98 subcategorías y muchos objetos marinos que no son objetos de barcos. Los segmentos de datos se toman de 126 imágenes originales de teledetección GF-3, el modo de polarización incluye DH y DV, la resolución es 1.124m × 1.728m, y el modo de imagen es el modo UFS, que cubre varios mares, tierras, costas, ríos y islas Escenas.
Este conjunto de datos ha acumulado 16144 segmentos, incluidos 6252 barcos que coinciden con la información AIS, 2045 fuertes falsas alarmas como puntos brillantes similares a los barcos, 1461 puentes y costas, 1010 áreas costeras e islas y 1967 ecos parásitos marinos complejos, 1785 para el mar común y 1624 para tierra, adecuado para la detección y reconocimiento de barcos en mar complejo.
Conjunto de datos de detección de objetivos SAR multiclase a gran escala-1.0
Jie Chen, Zhixiang Huang, Runfan Xia, Bocai Wu, Lei Sheng, Long Sun y Baidong Yao.Conjunto de datos de detección de objetivos de imagen SAR multiclase a gran escala-1.0[OL].Journal of Radars, 2022.
Dirección de descarga: https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=MSAR
El conjunto de datos de detección de objetivos SAR multiclase a gran escala 1.0 (MSAR-1.0) incluye un total de 28.449 segmentos de detección, utilizando los datos del satélite Haisi-1 y el satélite Gaofen-3.
Los modos de polarización del conjunto de datos MSAR-1.0 incluyen HH, HV, VH y VV. Los escenarios del conjunto de datos incluyen aeropuertos, puertos, áreas costeras, islas, mar abierto, áreas urbanas, etc.; los tipos incluyen cuatro tipos de objetivos: aeronaves, tanques de petróleo, puentes y barcos, que consta de 1.851 puentes, 39.858 barcos, 12.319 petróleo tanques y composición de 6.368 aviones.
Conjunto de datos SAR-ACD
(Como se mencionó en el informe académico de "Journal of Radar" hace algún tiempo, no está claro si es de código abierto)
Conjunto de datos SADD
Enlace de descarga: https://github.com/hust-rslab/SAR-aircraft-data