雷达学报

作者：徐从安, 苏航, 李健伟, 刘瑜, 姚力波, 高龙, 闫文君, 汪韬阳

单位：1.海军航空大学 烟台 264000；2.北京理工大学前沿技术研究院 济南 250300；3.92877部队 舟山 316000；4.武汉大学 武汉 430000；

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

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)

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。

来源：2022年第4期

《雷达学报》期刊编辑部

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