MSTAR数据集完整版

MSTAR 的完整版数据压缩包，挺适合搞合成孔径雷达（SAR）图像识别的项目。它是 DARPA 出的老牌数据集，图像真实，目标分类也比较细，拿来做深度学习训练或者模型测试都挺合适的。每个类别都分好了，结构清楚，直接扔进代码里就能跑，响应也快。

SAR 图像的纹理、噪声什么的比较复杂，前期最好先做点图像预，比如用直方图均衡化、滤波这些老办法提升一下清晰度。后面不管是搞特征提取，还是直接用 CNN 提 end-to-end 模型，都能得到不错的效果。

目标检测的话，可以试试滑动窗口或者直接上Region Proposal类的网络，分类用 SVM 或者深度网络都 OK，效果蛮稳定。评估建议看下F1和召回率，别只看精度，雷达图像有时候挺迷的。

还有一点，MSTAR 里的测试集也分好类了，十个类别，验证模型泛化能力还不错。如果你搞多类别识别、目标检测或者想调一套通用的SAR 识别模型，可以试试看这个数据集，资源也全，直接下压缩包就能用。

哦对了，还有几个不错的参考文章，建议配着数据一起看，理解 SAR 图像的一些特性也方便后续调优。