数据主编：吴有明、刁文辉、索玉玺、孙显（目标认知与应用技术重点实验室，中国科学院空天信息创新研究院）

FAIR-CSAR复图像目标数据集V1.0（FAIR-CSAR-V1.0）基于国产高分3号卫星单视复值影像产品构建，是目前数据规模最大、标注粒度最精细、图像信息最丰富的SAR图像细粒度目标数据集。FAIR-CSAR-V1.0旨在推动SAR图像目标检测识别、目标特性认知等核心技术的发展与突破。该数据集由中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术国家级重点实验室制作。

FAIR-CSAR-V1.0数据集由175景完整的高分3号1级单视复值影像产品处理得到，覆盖全球32个地区的机场、炼油厂、港口以及河道等，其数据总量达250Gb，实例数目超过340K。该数据集涵盖5个主类别和22个子类别，提供成像参数（如雷达中心频率、脉冲重复频率）及目标特性（如星地相对方位角、强散射点分布）的详细标注。

FAIR-CSAR-V1.0数据集含SL数据集和FSI数据集两个子数据集。其中SL数据集数据采用聚束模式，标称分辨率为1m，包含170K实例和22类目标；FSI数据集采用精细条带模式，标称分辨率为5m，包含170K实例和3类目标。图1为数据集简介。

详细使用说明请参考FAIR-CSAR-1.0数据集使用说明.pdf。

图1  FAIR-CSAR复图像目标数据集V1.0

本数据集引用格式：

[1] 吴有明, 刁文辉, 索玉玺，孙显. FAIR-CSAR复图像目标数据集V1.0（FAIR-CSAR-V1.0）[OL]. 雷达学报, 2025. https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=FAIR_CSAR.

Youming Wu, Wenhui Diao, Yuxi Suo, Xian Sun. A Benchmark Dataset for Fine-Grained Object Detection and Recognition Based on Single-Look Complex SAR Images (FAIR-CSAR-V1.0) [OL]. Journal of Radars, 2025. https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=FAIR_CSAR_en&pageType=en.

[2] Y. Wu, Y. Suo, Q. Meng, W. Dai, T. Miao, W. Zhao, Z. Yan, W. Diao, G. Xie, Q. Ke, Y. Zhao, K. Fu and X. Sun, FAIR-CSAR: A Benchmark Dataset for Fine-Grained Object Detection and Recognition Based on Single-Look Complex SAR Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 63, pp. 1-22, 2025, doi: 10.1109/TGRS.2024.3519891.

发布时间：2025年2月20日