本项目提供二维和三维卷积神经网络（CNN）模型的实现代码，可用于图像及视频分析任务。包含详细文档说明，便于用户快速上手使用。
二维卷积神经网络（2D CNN）与三维卷积神经网络（3D CNN）是深度学习领域中的重要模型，在图像处理及计算机视觉任务中广泛应用。这两种结构基于卷积神经网络的基本原理，但在不同类型的输入数据上各有优势。
二维CNN主要用于传统的图像处理任务，如分类、目标检测和分割等。2D CNN通过二维卷积层捕捉图像的局部特征，比如边缘、纹理与形状。每一层的卷积核在二维平面上滑动以提取特征并传递到下一层；池化层降低空间维度减少计算量同时保留重要信息；全连接层则用于分类或回归任务。
三维CNN扩展了2D CNN的概念，适用于处理具有时间或深度维的数据，例如视频、多通道图像（如高光谱图像HSI）或者3D物体。3D卷积核不仅考虑空间信息还包含时间或深度维度的信息，这使得它能够有效捕捉时空模式，在动作识别等任务中表现优异；对于HSI数据而言，3D CNN可以分析不同波段间的相互关系以实现更精确的分类和分析。
在某个名为“HSI_Classification-master”的压缩文件包里可能包含了一个使用3D CNN对高光谱图像进行分类的研究项目。该项目通常包括以下内容：
1. 数据集：用于训练与测试的高光谱图像。
2. 预处理脚本：负责归一化、降噪或波段选择等步骤以优化数据质量。
3. 模型代码：使用Python语言实现，可能基于TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架构建3D CNN架构。
4. 训练脚本：定义了模型训练过程中的关键参数如损失函数、优化器及学习率调整策略。
5. 评估指标：用于衡量模型性能的准确度、F1分数等标准。
6. 结果可视化工具：展示分类结果的地图或其他形式输出。
通过这个项目，我们能深入了解3D CNN在高光谱图像分类中的应用，并与2D CNN处理此类数据时的表现进行比较。同时，它也是一个学习深度学习和实践3D CNN的良好平台，有助于提高相关领域的技能水平。
5星
