小目标检测数据集
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1. 光学遥感图像数据集
| 数据集 | 数据来源 | 发布年份 | 图像数目 | 实例数目 | 类别数目 | 标注方式 | 分辨率/像素 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CARPK （Hsieh等，2017） | 无人机 | 2017 | 1448 | 1937 | 1 | 水平框 | 1280x720 | // |
| FAIR1M（Sun等，2022c） | 高分卫星 | 2021 | 42796 | 798211 | 37 | 斜框 | 600~10000 | 具有任意角度分布的实例，小目标占比约80%。场景覆盖上百个城市、乡镇、机场、港口等。类别包含舰船、车辆、飞机、球场和道路5大类37种精细化类别。 |
| VisDrone（Zhu等，2022） | 无人机 | 2021 | 10249 | 285043 | 10 | 水平框 | 2000x1500 | // |
| AI-TOD（Xu等，2022b） | 谷歌地球 | 2021 | 28036 | 369815 | 8 | 水平框 | 800x800 | 专注微小目标检测。实例集中车辆类别。目标尺寸平均值仅12.7pixels。 |
| DOTA（Ding等，2022） | 谷歌地球/卫星 | 2021 | 2423 | 278846 | 18 | 水平/斜框 | 2217x2074 | 第一个用于光学遥感图像目标检测的大型数据集。有着丰富的尺度多样性，但小目标仅存在少数几个类（小车、船）中。 |
| DIOR-R（Cheng等，2022b） | 谷歌地球 | 2021 | 23463 | 108106 | 20 | 水平/斜框 | 800x800 | // |
| SODA-A（Cheng等，2022c） | 谷歌地球 | 2022 | 2513 | 837512 | 9 | 斜框 | 4761x2777 | 第一个专为小目标检测设计的大规模数据集，面向倾斜目标检测任务。 |
2. 合成孔径雷达SAR数据集
SAR图像由SAR系统产生，一种主动式的对地观测系统，有HH(horizontal horizontal)和HV(horizontal vertical)等不同极化方式。因为回波强度不同，分别包含不同特征的信息。SAR不受气候和云雾限制，相较光学传感器可以全天时全天候工作。
| 数据集 | 数据来源 | 发布年份 | 图像/幅 | 实例数目 | 类别数目 | 标注方式 | 分辨率/像素 | 用途 | 极化信息 | 分辨率/m | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SSDD, SSDD+ (Li等，2017) | RadarSat2;TerraSAR-X;Sentinel-1 | 2017 | 1160 | 2456 | 1 | 水平/旋转框 | 500x500 | 舰船检测 | HH,VV,VH,HV | 1~15 | 覆盖不同海况、海域、舰船尺寸等多种条件，特征不明显的小型舰船，港口停泊的密集船只等。 |
| SAR-Ship (Wang 等，2019b) | 高分3号; Sentinel-1 | 2019 | 43819 | 59535 | 1 | 水平框 | 256x256 | 舰船检测 | 单极,双极,全极 | 3~25 | // |
| AIR-SARShip-1.0 (孙显 等，2019) | 高分3号 | 2019 | 31 | 512 | 1 | 水平框 | 3000x3000 | 舰船检测 | 单极化 | 1,3 | 覆盖不同气候下的港口、岛屿、悬崖、海平面场景。约94%目标框占全图像素比例≤3.29%。 |
| AIR-SARShip-2.0 (孙显 等，2019) | 高分3号 | 2019 | 300 | // | 1 | 水平框 | 1000x1000 | 舰船检测 | 单极化 | 1,3 | // |
| HRSID (Wei 等，2020a) | Sentinel-1B;TerraSAR-X;TanDEM-X | 2021 | 5604 | 16951 | 1 | 水平框 | 800x800 | 舰船检测 | HH,HV,VV | 0.5,1,3 | 面向舰船实例分割和目标检测任务，超99%的目标的像素比≤3.29% |
| LS-SSDD v1.0 (Zhang等，2020) | Sentinel-1 | 2021 | 15 | 6015 | 1 | 水平框 | 24000x16000 | 舰船检测 | VV,VH | 5,20 | // |
| ADD (郭倩 等，2020) | 高分3号; TerraSAR-X | 2021 | 1192 | // | 1 | 水平框 | 1000x1000 | 飞机检测 | HH | 1 | // |
| SRSDD-v1.0 (Lei等,2021) | 高分3号 | 2021 | 666 | 2275 | 6 | 旋转框 | 1024x1024 | 舰船检测 | HH,VV | 1 | // |
| SAR-ACD (Sun 等，2022d) | 高分3号 | 2022 | 11 | 4322 | 20 | 水平框 | // | 飞机检测 | 单极化 | 1 | 覆盖上海虹桥机场和北京首都机场，复杂时空场景，飞机类别多样，实例大小差异大。 |
| RSDD-SAR (Xu 等，2022) | 高分3号; TerraSAR-X | 2022 | 7000 | 10263 | 1 | 旋转框 | 512x512 | 舰船检测 | HH,HV | 2~20 | // |
3. 红外图像数据集
| 数据集 | 数据来源 | 发布年份 | 图像数目 | 实例数目 | 类别数目 | 标注方式 | 分辨率/像素 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IDATDAT（回丙伟 等，2020） | 高塔转台 | 2020 | 16177 | 16944 | 1 | 点标注 | 256x256 | 以地面、天空为背景的小飞机目标检测跟踪数据集。面向低空飞行的目标，30条轨迹。 |
| SIMTD（孙晓亮 等，2021） | 无人机 | 2021 | 150185 | // | 1 | 点标注 | 640x512 | 基于复杂背景的运动目标检测半仿真数据集。面向空中红外探测设备远距离探测空中飞行目标应用。涵盖天空、水面、植被、建筑物多场景。通过设置不同复杂程度的目标运动轨迹，拟合仿真不同灰度分布、不同信号强度的小运动目标。 |
| NUAA-SIRST（Dai等，2021b） | 无人机 | 2021 | 427 | 480 | 1 | 水平框 | 约320x240 | 为避免训练集、验证集、测试集的重叠，只从每个红外序列选择1幅具有代表性的图像。包括短波、中波、950nm波长。许多目标非常暗淡且隐藏在复杂背景中。 |
| ITTDAT（傅瑞罡 等，2022） | 无人机 | 2022 | 21750 | 89174 | 1 | 水平框 | 640x480 | 面向红外时敏目标检测跟踪。车载的图像序列数据集。87 段视频序列、393 段目标轨迹 |
| IRSTD-1k（Zhang等，2022b） | 红外热成像仪 | 2022 | 1001 | 约1500 | 1 | 像素标注 | 512x512 | 包含无人机、动物、船只和车辆等不同类别的小目标，背景涵盖海洋、河流、田野、山丘、城市和云，伴有大量复杂噪声。 |
| NUDT-SIRST（Li等，2022a） | 无人机 | 2022 | 1327 | 约1950 | 1 | 像素标注 | 256x256 | 包含城市、田野、海洋等背景场景。约37%的图像包含不少于2个目标，27%目标图像占比不超过0.01%。 |
阅读文献 ：
Yuan X， Cheng G， Li G， Dai W， Yin W X， Feng Y C， Yao X W， Huang Z L， Sun X and Han J W. 2023. Progress in small object detection for remote sensing images. Journal of Image and Graphics， 28（06）：1662-1684（袁翔， 程塨， 李戈， 戴威， 尹文昕， 冯瑛超， 姚西文， 黄钟泠， 孙显， 韩军伟. 2023. 遥感影像小目标检测研究进展. 中国图象图形学报， 28（06）：1662-1684）［DOI：10. 11834/jig. 221202］
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