爆肝出来的SAR图像识别项目，随拿随用
本项目专注于SAR（合成孔径雷达）图像的大规模识别，可以适配水平的SAR图像，适用于：
- 🛩️ 飞机识别
- 🚗 车辆识别
- 🚢 舰船识别
- 🏗️ 建筑物识别
| 功能 | 描述 | 状态 |
|---|---|---|
| 📊 大规模数据集 | 支持大规模SAR图像训练 | ✅ |
| 🎯 高精度识别 | 深度学习目标检测 | ✅ |
| 🔄 数据增强 | 旋转、翻转、缩放等 | ✅ |
| 📈 可视化训练 | TensorBoard实时监控 | ✅ |
| 🚀 快速推理 | 优化的推理速度 | ✅ |
# 克隆项目
git clone https://github.com/520llw/RFSAR.git
cd RFSAR
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 准备数据集
# 将SAR图像放入 data/images/ 目录
# 标注文件放入 data/labels/ 目录
# 开始训练
python train.py --config configs/rfsar_config.yaml
# 推理测试
python inference.py --image test.jpg --weights checkpoints/best.ptRFSAR/
├── 📁 data/ # 数据集
├── 📁 models/ # 模型定义
├── 📁 configs/ # 配置文件
├── 📁 utils/ # 工具函数
├── 📄 train.py # 训练脚本
├── 📄 inference.py # 推理脚本
├── 📄 evaluate.py # 评估脚本
└── 📄 requirements.txt # 依赖清单
- PyTorch - 深度学习框架
- YOLOv5/v8 - 目标检测算法
- OpenCV - 图像处理
- Albumentations - 数据增强
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| [email protected] | 85%+ | 平均精度 |
| FPS | 60+ | 推理速度 |
| 支持类别 | 10+ | 目标类别 |
SAR图像格式要求：
- 格式：PNG / JPG
- 尺寸：640x640 或 1024x1024
- 标注：YOLO格式 (.txt)
# configs/rfsar_config.yaml
model: yolov8n.pt
epochs: 100
batch_size: 16
img_size: 640MIT License - 随拿随用！
Made with 💪 by SAR Enthusiasts