400张变电张遥感图像数据集，含标签

利用掩膜图像来获取图像的任意区域，该程序可以直接运行。

158张输电线路巡检高清图像，后期可做图像扩充用于目标检测研究

写了一些关于图像目标边界描述的例子，有程序和说明，部分程序还有解释。

Sar图像目标旋转角度估计的新方法

针对合成孔径雷达（SAR）目标识别问题，提出一种结合线性，非线性特征提取和分类器的方法。采用PCA和KPCA分别提取原始SAR图像的特征矢量。在此基础上，分别利用稀疏表示（SRC）和核稀疏表示（KSRC）对两类特征进行分类。通过线性，非线性特征，分类器的结合，可以更好地考察SAR图像的内部数据结构以及测试样本与训练样本的对应关系。实验中，基于MSTAR数据集进行性能测试，结果表明提出方法的有效性。

为了解决 SAR 图像受相干斑噪声干扰和震后发生形变而识别率偏低的问题，提出了一种新 的仿射、形变不变特征-热核特征，并将该特征用于 SAR 图像目标识别。首先采用推广的核模糊 C-均 值方法分割 SAR 图像，提取 SAR 图像目标形状；接着对目标形状进行 Delaunay 三角剖分，采用余切 权重法对 Laplace-Beltrami Operator 离散化，通过离散化 Laplace-Beltrami Operator 特征值、特征向量 求每一点热核特征；然后采用谱距离公式对点点间热核距离计算，转化为距离分布表示目标形状的热 核特征；最后采用 L1 相似性准则对图像进行相似性度量，得到识别结果。实验表明：与经典的 Hu 不 变矩方法相比，对于仿射变换和发生形变的 SAR 图像，该方法都具有更高的识别率。因此，基于热核 特征的 SAR 图像识别方法是一种更加有效的识别方法

红外飞机小目标数据集，共22个data文件夹，每个data文件夹都有标注，不需要自己再做标注。可用于深度学习中红外飞机小目标检测使用，包括天空背景、地面背景、多架飞机、飞机远离、飞机靠近等多种情况。 此处仅标注信息，其他数据集可查看本人其他发布。

提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路。首先把无线电信号具象化为一张二维图片，将无线电信号识别问题转化为图像识别领域的目标检测问题；进而充分利用人工智能在图像识别领域的先进成果，提高无线电信号识别的智能化水平和复杂电磁环境下的识别能力。基于该思路，提出了一种基于图像深度学习的无线电信号识别算法——RadioImageDet 算法。实验结果表明，所提算法能有效识别无线电信号的波形类型和时/频坐标，在实地采集的12种、4 740个样本的数据集中，识别准确率达到86.04%，mAP值达到77.72，检测时间在中等配置的台式计算机上仅需33 ms，充分验证了所提思路的可行性和所提算法的有效性。

本项目实现了遥感图像的目标检测。遥感图像不同于一般的目标检测，比如YOLO，ssd等等，该项目实现了旋转框的检测，并且在参加的比赛中实现了65mAP的成绩，希望对你们有帮助。