说在前面的话

弱小目标，顾名思义：目标信号弱，像素少，由于目标信噪比较低，目标最少可能只有一个像素单元。因此，弱小目标检测跟踪一直是图像处理与目标检测领域的难点、热点。当前深度学习方法在弱小目标检测跟踪上与传统图像处理方法相比并不存在绝对优势。

由于目前公开的弱小目标数据集比较少，所以这里安利一个已经公开的弱小目标数据集，即在2019年下半年公布的第二届“空天杯”的公开数据集，其中包括红外弱小目标与雷达序列两种类型，关于数据采集和数据类型在官网上都有详细的说明。

大家在使用前请仔细阅读数据集说明，自己当时也是报名参加了比赛，但因为准备不足没进决赛，确实有些遗憾。所以趁着这次数据公布，准备再好好研究研究，同时也准备好好记录一下这次学习的过程。

一点建议

首先还是希望大家好好遵守数据使用的规则，其次，根据自己在比赛中发现的一些坑，这里还是给大家先提个醒儿。

1. 
   关于样本数据
   
   ，从data1到data22，总共22个长短不一（几百帧到几千帧不等）、背景不一（空天背景、地面复杂背景、混合背景）、目标大小不一的数据段，包括但不限于相机抖动，盲元、目标反复进出视场、丢帧、背景淹没目标等等&#