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RSDD-SAR:SAR舰船斜框检测数据集
被引量：
18
1
作者
徐从安
苏航
+5 位作者
李健伟
刘瑜
姚力波
高龙
闫文君
汪韬阳
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期581-599,共19页
针对合成孔径雷达(SAR)舰船斜框检测数据集较少,难以满足算法发展和实际应用需求的问题,该文公开了SAR舰船斜框检测数据集(RSDD-SAR),该数据集由84景高分3号数据和41景TerraSAR-X数据切片及2景未剪裁大图,共127景数据构成,包含多种成像...
针对合成孔径雷达(SAR)舰船斜框检测数据集较少,难以满足算法发展和实际应用需求的问题,该文公开了SAR舰船斜框检测数据集(RSDD-SAR),该数据集由84景高分3号数据和41景TerraSAR-X数据切片及2景未剪裁大图,共127景数据构成,包含多种成像模式、多种极化方式、多种分辨率切片7000张,舰船实例10263个,通过自动标注和人工修正相结合的方式高效标注。同时,该文对几种常用的光学遥感图像斜框检测算法和SAR舰船斜框检测算法进行了实验,其中单阶段算法S2ANet检测效果最佳,平均精度达到90.06%。通过实验对比分析形成基准指标,可供相关学者参考。最后,该文通过泛化能力测试,分析讨论了RSDD-SAR数据集训练模型在其他数据集和未剪裁大图上的性能,结果表明:该数据集训练模型具有较好的泛化能力,说明该数据集具有较强的应用价值。RSDD-SAR数据集可在以下网址下载:https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SDD-SAR。
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关键词
合成孔径雷达
舰船
斜
框
检测
公开
数据
集
sar舰船斜框检测数据集
深度学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
AIR-SARShip-1.0：高分辨率SAR舰船检测数据集
被引量：
76
2
作者
孙显
王智睿
+3 位作者
孙元睿
刁文辉
张跃
付琨
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第6期852-862,共11页
近年来,深度学习技术得到广泛应用,然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中,由于数据获取难、样本规模小,尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集,该数据集包含31景高分三号SAR...
近年来,深度学习技术得到广泛应用,然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中,由于数据获取难、样本规模小,尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集,该数据集包含31景高分三号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。同时,该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验,其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳,平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准,方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。
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关键词
sar
舰船
检测
公开
数据
集
深度学习
在线阅读
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职称材料
题名
RSDD-SAR:SAR舰船斜框检测数据集
被引量：
18
1
作者
徐从安
苏航
李健伟
刘瑜
姚力波
高龙
闫文君
汪韬阳
机构
海军航空大学
北京理工大学前沿技术研究院
[
武汉大学
出处
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期581-599,共19页
基金
国家自然科学基金(61790550,61790554,61971432,62022092)
中国科协青年人才托举工程基金(2020-JCJQ-QT-011)
山东省泰山学者人才工程(tsqn201909156)。
文摘
针对合成孔径雷达(SAR)舰船斜框检测数据集较少,难以满足算法发展和实际应用需求的问题,该文公开了SAR舰船斜框检测数据集(RSDD-SAR),该数据集由84景高分3号数据和41景TerraSAR-X数据切片及2景未剪裁大图,共127景数据构成,包含多种成像模式、多种极化方式、多种分辨率切片7000张,舰船实例10263个,通过自动标注和人工修正相结合的方式高效标注。同时,该文对几种常用的光学遥感图像斜框检测算法和SAR舰船斜框检测算法进行了实验,其中单阶段算法S2ANet检测效果最佳,平均精度达到90.06%。通过实验对比分析形成基准指标,可供相关学者参考。最后,该文通过泛化能力测试,分析讨论了RSDD-SAR数据集训练模型在其他数据集和未剪裁大图上的性能,结果表明:该数据集训练模型具有较好的泛化能力,说明该数据集具有较强的应用价值。RSDD-SAR数据集可在以下网址下载:https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SDD-SAR。
关键词
合成孔径雷达
舰船
斜
框
检测
公开
数据
集
sar舰船斜框检测数据集
深度学习
Keywords
Synthetic Aperture Radar(
sar
)
Rotated
sar
ship detection
Public dataset
RSDD-
sar
Deep learning
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
AIR-SARShip-1.0：高分辨率SAR舰船检测数据集
被引量：
76
2
作者
孙显
王智睿
孙元睿
刁文辉
张跃
付琨
机构
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学
中国科学院网络信息体系技术科技创新重点实验室
出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第6期852-862,共11页
基金
国家自然科学基金(61725105,41801349,41701508)
国家高分辨率对地观测系统重大专项（GFZX0404120405)~~
文摘
近年来,深度学习技术得到广泛应用,然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中,由于数据获取难、样本规模小,尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集,该数据集包含31景高分三号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。同时,该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验,其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳,平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准,方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。
关键词
sar
舰船
检测
公开
数据
集
深度学习
Keywords
sar
ship detection
Public dataset
Deep learning
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RSDD-SAR:SAR舰船斜框检测数据集
徐从安
苏航
李健伟
刘瑜
姚力波
高龙
闫文君
汪韬阳
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2022
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
AIR-SARShip-1.0：高分辨率SAR舰船检测数据集
孙显
王智睿
孙元睿
刁文辉
张跃
付琨
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019
76
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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