用于SAR图像识别与分类的官方MSTAR图像集，百度云链接，永久有效，2GB。

数据集已经全部转化为JPG格式，共10类。类别已按照文件夹分好，内附相应文本说明。

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。

matlab的egde源代码mstar_deeplearning_project 该资源库是我的毕业项目，涉及使用深度学习方法在公共MSTAR上对雷达目标进行分类，检测和识别。 主要框架基于caffe和fast-rcnn，使用matlab接口进行了一些修改。 此外，最近还有一个关于我的毕业设计的文章，涉及FPGA上的网络加速。 先决条件 该项目应该在win7或更高版本上运行。 在运行项目之前，请检查您的PC是否支持Nvidia GPU计算以及6.1的计算功能（如GTX1080和cuda v8.0）以及某个更高版本的Matlab（如Matlab 2015b）。 此外，还需要python3.5，我建议您直接安装Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe并将其添加到系统路径。 由于存储库是发行版本，因此不需要其他安装和编译。 您还可以通过编译和自行进行更改。 git clone :hunterlew/mstar_deeplearning_project.git 分类 工作的第一部分集中在标准MSTAR数据集上的10类雷达目标分类上。 为了避免过拟合，我使用随机裁剪完

本项目为西安电子科技大学深度学习课程期末大作业，针对MSTAR数据集使用迁移学习的方式进行训练

MSTAR数据集（完全版，jpeg格式，已经按SOC、EOC分好类）方便直接使用！亲手整理！

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

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

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

MSTAR数据集全部JPEG格式图片，教研室使用，故应该比较完整，分SOC与EOC条件下的数据