目標(biāo)檢測(cè)，目標(biāo)識(shí)別的SAR數(shù)據(jù)集構(gòu)建和標(biāo)注

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深度學(xué)習(xí)火熱了很多年了，人們利用在自然光照下獲取的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)的識(shí)別也已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)全新的水平，但是在雷達(dá)遙感圖片的識(shí)別和檢測(cè)的進(jìn)展還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到當(dāng)前自然光照下的圖片水平。深究其原因：
1、自然光下的圖片數(shù)據(jù)量是巨大的，相對(duì)來說獲取成本是低廉的
2、在構(gòu)建數(shù)據(jù)集做研究的角度來說，一般的單位無法承擔(dān)的數(shù)據(jù)集構(gòu)建所需的花銷
3、雷達(dá)遙感圖片的研究關(guān)系到較大較敏感的軍事任務(wù)，所以沒有大量的數(shù)據(jù)集來做研究
4、雷達(dá)遙感圖片的研究無法直接產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益
所以在這一方面的研究就顯得更加的少。

目前在雷達(dá)數(shù)據(jù)上面的研究，主要就是基于美國空軍公開的一套MSTAR數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集的介紹在我的上一篇博客里面就有介紹了，詳見：MSTAR雷達(dá)數(shù)據(jù)集總結(jié)

在目前對(duì)SAR圖片的研究中主要是對(duì)敏感軍事目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別，圖片處理的算法主要是傳統(tǒng)的算法，主要包括了一些圖像處理的算法，還有深度學(xué)習(xí)的算法，主要是基于nn的方式，在nn的方式中一個(gè)最大的問題就是對(duì)數(shù)據(jù)的獲取，由于在目前公開的雷達(dá)數(shù)據(jù)中只有MSTAR數(shù)據(jù)集是用于研究的，在這里我們利用合成的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，再二次獲取到包含有目標(biāo)的場(chǎng)景圖片，最后的圖片標(biāo)注用于人工標(biāo)注后做訓(xùn)練，就可以獲取實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)集。

構(gòu)建的數(shù)據(jù)集格式，1：帶有目標(biāo)場(chǎng)景的大面幅的SAR圖片
2：對(duì)應(yīng)于SAR圖片的xml標(biāo)注文件

訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)例子主要是：rcnn ssd faster rcnn

交流企鵝號(hào)：2928088671，如需要數(shù)據(jù)，請(qǐng)備注需要數(shù)據(jù)

最后提示一下大家：掛在網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)是不全的（包括我提供作為例子的），反正被坑慘了，不然浪費(fèi)做科研的寶貴時(shí)間！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的目标检测，目标识别的SAR数据集构建和标注的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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