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二、数据集基本情况

       高分辨率SAR飞机检测识别数据集中所有图像采集自高分三号卫星，极化方式为单极化，空间分辨率为1m，成像模式为聚束式。数据集主要选用上海虹桥机场、北京首都机场和台湾桃园机场3个民用机场的影像数据，包含800×800、1000×1000、1200×1200和1500×1500共4种不同尺寸，共有4368张图片和16463个飞机目标实例。飞机的7个类别为：A220、A320/321、A330、ARJ21、Boeing737、 Boeing787和other，各个类别的实例以及数量如图1和图2所示，其中other表示不属于其余6个类别的飞机实例。

       图1 不同类别SAR飞机和光学飞机样本示例图▼

       图2 数据集各个类别的实例数量图▼

       在实例的标注方面，高分辨率SAR飞机检测识别数据集中所有实例目标均使用水平矩形框进行标注，与Pascal VOC格式保持一致。

       图3 数据集标注示意图▼

       三、数据集的特点

       高分辨率SAR飞机检测识别数据集有以下特点：

       (1) 场景复杂：数据集包含多个民用机场不同时相的图像，这些图像覆盖面积大，背景中包含了航站楼、车辆、建筑物等设施，增加了数据集场景的复杂性。

       (2) 类别丰富：不同于一般的SAR飞机数据集，SAR-AIRcraft-1.0数据集包含了飞机目标的细粒度类别信息。此外，不同类别之间相似的散射表征增加了飞机识别的难度。

       (3) 目标密集：一张切片图像中包含多个飞机目标，多个飞机目标停靠在航站楼附近，分布较为密集，目标之间存在互相干扰，影响检测识别的准确率。

       (4) 噪声干扰：由于SAR的成像特性，图像中存在着一些相干斑噪声的干扰，给飞机目标准确检测和识别带来一定的挑战。

       (5) 任务多样：该数据集不仅支持检测任务，同时包含了类别信息，通过对数据集中飞机目标进行裁剪，得到多类别的目标切片，进而可以实现飞机的细粒度识别。此外，位置和类别信息的存在，使其可以应用在检测识别一体化任务中。

       (6) 多尺度性：该数据集中飞机目标切片的尺寸分布跨度广。如图4所示，有一部分目标尺寸在50×50以下，也有一部分飞机目标尺寸在100×100以上，整体呈现出目标多尺度的特点。

       图4 数据集飞机目标的尺寸分布图▼

       四、数据集下载

高分三号1米分辨率飞机检测识别数据集可以登录：https://www.dilitanxianjia.com/11525/；文件夹内含有数据集3个压缩包，如下图所示。