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颜色分类LeetCode SSRN: IEEET-GRS论文《用于高光谱图像分类的光谱空间残差网络：3-D深度学习框架》中的...

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简介：
该论文提出了一种针对高光谱图像分类问题的创新性方法——光谱空间残差网络（SSRN），采用3D深度学习架构，显著提升了颜色和特征识别精度。发表于IEEE T-GRS期刊，并在LeetCode平台进行代码实现分享。 在本段落中，我们设计了一个端到端的光谱空间残差网络（SSRN），该网络将原始3D立方体作为输入数据，无需特征工程即可进行高光谱图像分类。在这个网络中，光谱和空间残差块从原始数据中提取重要信息。

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  • 颜色分类LeetCode SSRN: IEEET-GRS论文《用于高光谱图像分类的光谱空间残差网络：3-D深度学习框架》中的...
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    该论文提出了一种针对高光谱图像分类问题的创新性方法——光谱空间残差网络（SSRN），采用3D深度学习架构，显著提升了颜色和特征识别精度。发表于IEEE T-GRS期刊，并在LeetCode平台进行代码实现分享。 在本段落中，我们设计了一个端到端的光谱空间残差网络（SSRN），该网络将原始3D立方体作为输入数据，无需特征工程即可进行高光谱图像分类。在这个网络中，光谱和空间残差块从原始数据中提取重要信息。
     
  • 高光谱分类深度学习DeepHyperX.zip
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    DeepHyperX是一款基于深度学习技术的高光谱图像分类工具包。通过高效算法实现精准的地物识别与分类，适用于遥感、环境监测等多领域应用研究。 此内容包含高光谱遥感领域内深度学习的多种代码，包括1DCNN、2DCNN、3DCNN等各种神经网络模型代码，并且可以运行。欢迎大家相互学习！
     
  • 基于深度学习的高光谱图像空间-光谱联合特征提取
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    本研究提出一种基于深度学习的方法，用于从高光谱图像中高效地抽取空间和光谱融合特征，以提升图像分类与目标识别性能。 鉴于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性及空间相关等特点，本段落提出了一种基于深度学习的空-谱联合（SSDL）特征提取算法以有效挖掘这些数据中的空-谱特征。该方法采用堆叠自动编码机等多层次深度学习模型对高光谱图像进行逐层训练，从而识别出其中深层次的非线性特性；随后依据每个像素的空间邻近信息，将样本深度特征与空间信息相融合，增强同类地物间的聚集性和不同类地物之间的区分度，进而提升分类效果。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷两个高光谱数据集上的实验结果显示，在1%的样本比例下总体分类精度分别达到了91.05%和94.16%，而在使用5%样本的情况下，则进一步提高到了97.38%和97.50%。这些结果表明，SSDL算法通过整合深度非线性特征与空间信息，在提取具有更强鉴别能力的特征方面表现出色，并且相较于同类方法能够获得更高的分类精度。
     
  • SVM.zip_SVM在高光谱分类中的应用_bit9k1_indianpines_高光谱分类研究_基于SVM的高光谱分类
    优质
    本项目探讨支持向量机（SVM）在印度普林斯高光谱数据集上的分类效果，旨在为高光谱图像分析提供高效准确的方法。 高光谱图像支持向量机（SVM）分类算法在PaviaU和Indianpines数据集上进行了测试。
     
  • matlab光谱分类_programe.rar_高光谱_高光谱分类_高光谱显示
    优质
    本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据，包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。 使用MATLAB进行高光谱数据显示（显示分类后图像）。
     
  • 关于深度学习在高光谱影像分类中的应用研究
    优质
    本研究聚焦于利用深度学习技术提升高光谱影像分类精度与效率，探索适合该领域的模型架构和算法优化策略。 基于深度学习的高光谱影像分类方法研究
     
  • DeepHyperX: 一个基于PyTorch的深度学习框架，适用于高光谱数据分类
    优质
    DeepHyperX是一款基于PyTorch开发的深度学习工具包，专为高光谱图像分类而设计。它提供了一系列先进的神经网络模型和高效的训练策略，助力科研人员及开发者在这一领域取得突破性进展。 超级HyperX 是一个Python工具，在各种高光谱数据集上执行深度学习实验。该工具箱在《地球科学与遥感》杂志的评论文章中被提及：N. Audebert，B. Le Saux 和 S. Lefèvre 的“深度学习对高光谱数据的分类：比较研究”，发表于 IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine 第1卷第2期，2019年6月，页码为 159-173。Bibtex 格式如下： @article {8738045， 作者= {N. Audebert 和 B. Le Saux 和 S. Lefèvre}， 期刊 = {IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine}， 标题 = {深度学习对高光谱数据的分类：比较评论}， 年份 = {2019} ， 数量= {7}, 数量= {2}, 页面= {159-173}
     
  • 基于SVM的高光谱图像分类
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    本研究探讨了支持向量机(SVM)在高光谱图像分类中的应用，通过优化算法参数和特征选择，提高了分类精度与效率。 MATLAB 自带的 SVM 存在一些局限性，并且使用 libsvm 会比较复杂。本程序旨在让用户仅通过两行代码就能完成图像分类任务，操作简便快捷。如果有兴趣的话可以尝试一下，由于该代码是本人研究课题的一部分内容，暂时无法公开源码，但大家仍然能够方便地使用它。如果发现任何问题或 Bug，请随时留言反馈，我会及时进行更新和改进。
     
  • 基于MATLAB的CNN高光谱图像分类
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种基于卷积神经网络(CNN)的高光谱图像分类方法，有效提升了分类精度与效率。 使用CNN进行高光谱图像分类的Matlab实现。
     
  • ADMM_3DDnCNN_HSI_deconvolution: 实施论文“利用3DDnCNN学习光谱空间先验用于高光谱图像的反卷积...
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    ADMM_3DDnCNN_HSI_deconvolution是基于论文《利用3DDnCNN学习光谱空间先验进行高光谱图像反卷积》的一个项目，采用先进的3DDnCNN模型来恢复高光谱图像的清晰度和细节。 通过3DDnCNN学习光谱空间先验以进行高光谱图像反卷积的步骤如下： 1. 运行Cave_processing.py来处理公共数据集CAVE； 2. 运行get_kernel.py获取本段落使用的服务器模糊内核。 3. 使用blurring_image.m使原始高光谱图像与获得的内核进行模糊处理； 4. 执行main_con.py以运行高光谱图像反卷积的主要功能。 如果需要训练和测试去噪神经网络3DDnCNN，请执行以下操作： 1. 运行train.py来训练3DDnCNN; 2. 运行test.py以测试3DDnCNN; 如有任何疑问，可以通过发送电子邮件的方式与作者联系。若此代码对您有帮助，请引用我们的论文如下： @inproceedings {wang2020learning， title = {通过3DDNCNN为高光谱图像反卷积学习光谱空间先验}， 作者= {Wang，Xiuheng和Chen，Jie and R} }