MSTAR 10类数据集

简介

本仓库提供了一个经过整理的MSTAR 10类数据集。该数据集已经按照类别进行了文件夹分类，并且生成了相应的CSV文件，方便用户快速导入和使用。

数据集描述

MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）数据集是一个广泛用于雷达目标识别研究的公开数据集。本仓库提供的MSTAR 10类数据集是该数据集的一个子集，包含了10个不同类别的目标数据。

文件结构

数据集的文件结构如下：

MSTAR_10_Dataset/
├── Class1/
│   ├── image1.png
│   ├── image2.png
│   └── ...
├── Class2/
│   ├── image1.png
│   ├── image2.png
│   └── ...
├── ...
├── Class10/
│   ├── image1.png
│   ├── image2.png
│   └── ...
└── metadata.csv

• Class1 到 Class10：每个文件夹代表一个类别，包含该类别的所有图像文件。
• metadata.csv：包含数据集的元数据，如图像路径、类别标签等信息。

使用方法

1. 下载数据集：
   • 你可以通过克隆本仓库或直接下载ZIP文件来获取数据集。
2. 导入数据：
   • 使用Python或其他编程语言读取metadata.csv文件，获取图像路径和对应的类别标签。
   • 根据需要加载图像数据进行进一步处理或训练模型。
3. 示例代码：

   import pandas as pd
   import os
   
   # 读取元数据
   metadata = pd.read_csv('MSTAR_10_Dataset/metadata.csv')
   
   # 遍历数据集
   for index, row in metadata.iterrows():
       image_path = os.path.join('MSTAR_10_Dataset', row['image_path'])
       label = row['label']
       # 加载图像并进行处理
       # ...
   

贡献

如果你有任何改进建议或发现了数据集中的问题，欢迎提交Issue或Pull Request。我们非常欢迎社区的贡献！

许可证

本数据集遵循MIT许可证。你可以自由使用、修改和分发本数据集，但请保留原始许可证声明。

联系我们

如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请通过GitHub Issues联系我们。

感谢你使用MSTAR 10类数据集！希望这个数据集能对你的研究或项目有所帮助。

下载链接

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