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搜索资源列表

  1. MSTAR数据库SAR图像

  2. 美国MSTAR数据库中的几张SAR图片，由于上传大小限制，只能上传这些，欢迎大家下载学习！

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-06-05
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：feixuecangmang

  1. SAR图像MSTAR数据库，全JPEG格式

  2. 美国MSTAR计划的数据集，雷达图片，全转成了jpeg

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-24
    • 文件大小：48mb
    • 提供者：smartdsp205

  1. MSTAR，SAR dataset

  2. 这是一个MSTAR，SAR dataset的baiduyun链接，资源大小为2.05G，太大无法传，所以放在baiduyun了。做目标检测和目标识别的福音来了。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-14
    • 文件大小：48byte
    • 提供者：freereader

  1. mstar的部分训练测试图片

  2. mstar的部分训练测试图片，可以用来深度学习 做SAR目标识别和分类。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-10-24
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：yjh_stevens

  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：12kb
    • 提供者：minixiguazi

  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：66byte
    • 提供者：sunzheng0227

  1. MSTAR图片数据

  2. 直接转成JPEG格式的大量SAR图片，现在这种数据非常难找，且用且珍惜

  3. 所属分类：其它

  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：208mb
    • 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：11kb
    • 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：185kb
    • 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：950byte
    • 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：22kb
    • 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：48mb
    • 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. 基于稀疏表示的SAR图像目标识别方法

  2. 摘 要：为了准确地进行 SAR图像目标识别，提出一种基于稀疏表示的 SAR目标识别方法，在用主成分分析（PCA）进 行降维的前提下，利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型，通过 ℓ1 范数最优化求解测试样本的稀疏系数解 x ，利用 系数的稀疏性分布进行目标的分类识别。基于 MSTAR数据进行了仿真验证，实验证明，基于稀疏表示的 SAR目标识 别方法在一定的特征维数下能够获得很好的识别性能，在目标方位角未知的情况下识别率仍可达到 98%以上。

  3. 所属分类：图像处理

  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：20mb
    • 提供者：a1367666195

  1. MSTAR-dataset.zip

  2. 针对SOC，EOC-1，EOC-2三种常见的SAR识别中，对MSTAR数据集测试方案，这里将MSTAR官方数据进行了整理，已经是是全JPG格式。不足的是后面的EOC的两种是参照我所看论文中作者的格式进行整理的，如果想要自己DIY测试方案，需要自己再去选择

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：129mb
    • 提供者：qq_41944272

  1. 基于多模型融合的SAR图像目标轮廓提取方法

  2. 提出一种基于参数活动轮廓模型的多模型融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标轮廓提取方法，即在活动轮廓模型Balloon中引入新兴统计分布模型G0分布、基于区域的统计活动轮廓模型和多边缘检测算子模型，获得了一种新的目标轮廓提取方法。基于MSTAR项目的真实SAR图像的实验结果表明，本文所提出的方法能准确地获得SAR图像目标轮廓，可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务，为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：401kb
    • 提供者：weixin_38662122

  1. 用于SAR目标识别的无损轻量CNN设计

  2. 由于计算成本高和内存开销大，很难在合成Kong径雷达（SAR）目标识别的实时嵌入式设备上部署原始的深度卷积神经网络（CNN）。 另外，现有的轻量级方法在压缩率和识别精度之间进行权衡。 本文提出了一种无损轻量化的CNN有效地实现SAR目标识别的设计策略，该策略巧妙地利用了修剪和知识提炼。 具体而言，首先在卷积网络上逐层执行结构化修剪，以生成轻量级网络，该轻量级网络随后被视为学生网络。 然后，在教师网络（即未经修剪和训练有素的网络）的帮助下，通过知识蒸馏对修剪的网络进行精炼，以恢复准确性。 此外，可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：665kb
    • 提供者：weixin_38654915

  1. mstar_with_machine_learning：使用机器学习方法轻松实现sar目标识别-源码

  2. mstar_with_machine_learning 先决条件 该存储库使用python 3.6和scikit-learn API给出了带有机器学习的公共MSTAR数据集上的SAR ATR的示例。 建议直接安装Anaconda 3，它提供了numpy，matplotlib和scipy等常见软件包以及scikit-learn。 说明 该示例支持大多数机器学习方法的实现，包括逻辑回归，神经网络，支持向量机等。 为了减少计算量，它使用主成分分析来减少特征。 数据处理和模型声明分别在data.py和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：weixin_42168341
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