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HSI图像分割MATLAB代码-CNN_HSIC_MRF：基于TensorFlow的高光谱图像分类卷积神经网络实现

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简介：
本项目提供了一个基于TensorFlow框架的MATLAB代码库，用于执行CNN和MRF结合的HSI图像分类任务，提高高光谱图像识别精度。 HSI图像分割的MATLAB代码结合了马尔可夫随机场（MRF）与卷积神经网络（CNN），用于高光谱图像分类任务(CNN-HSI-MRF)。此项目中的CNN部分采用TensorFlow实现，参考文献为：曹X, 周F., 许L., 徐D., 孟格, 许Z. 和J. 佩斯利的文章。 使用步骤如下： 1. 运行Python代码`pythoncnn_train.py` 2. 在MATLAB中运行脚本`Demo_Post_MRF.m` 该代码受MIT许可证保护。如在您的研究或工作中使用了此代码，请引用我们的论文：@article{cao2017hyperspectral, title={Hyperspectral image segmentation with Markov random fields and a convolutional neural network}, author={Cao,Xiangyong and Zhou,Feng and Xu,Lin and Meng,Deyu and Xu,Zongben and Paisley,J}

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  • HSI图像分割MATLAB代码-CNN_HSIC_MRF：基于TensorFlow的高光谱图像分类卷积神经网络实现
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    本项目提供了一个基于TensorFlow框架的MATLAB代码库，用于执行CNN和MRF结合的HSI图像分类任务，提高高光谱图像识别精度。 HSI图像分割的MATLAB代码结合了马尔可夫随机场（MRF）与卷积神经网络（CNN），用于高光谱图像分类任务(CNN-HSI-MRF)。此项目中的CNN部分采用TensorFlow实现，参考文献为：曹X, 周F., 许L., 徐D., 孟格, 许Z. 和J. 佩斯利的文章。 使用步骤如下： 1. 运行Python代码`pythoncnn_train.py` 2. 在MATLAB中运行脚本`Demo_Post_MRF.m` 该代码受MIT许可证保护。如在您的研究或工作中使用了此代码，请引用我们的论文：@article{cao2017hyperspectral, title={Hyperspectral image segmentation with Markov random fields and a convolutional neural network}, author={Cao,Xiangyong and Zhou,Feng and Xu,Lin and Meng,Deyu and Xu,Zongben and Paisley,J}
     
  • 基于卷积神经网络的Python高光谱图像分类方法
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    本研究提出了一种利用卷积神经网络进行高光谱图像分类的方法，并采用Python语言实现。通过实验验证了该方法的有效性与准确性。 对KSC和PU数据集进行了1D光谱特征学习、2D空间特征学习以及3D谱空联合特征学习的研究。实验环境使用的是tensorflow-GPU-1.5.0 和 keras 2.1.6，资源包括 KSC 和 PU 这两个高光谱数据集。
     
  • Matlab实现LeNet.rar_Matlab LeNet_卷积_卷积神经网络_MATLAB_图像分类_神经网络分类
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    本资源为使用MATLAB语言实现的经典卷积神经网络LeNet架构。适用于进行图像分类任务，包括但不限于手写数字识别。提供详细的代码和注释，帮助用户深入理解卷积神经网络的工作原理及其应用。 卷积神经网络LeNet代码可以实现图片分类功能。
     
  • 基于卷积神经网络的图像分类实现
    优质
    本研究运用卷积神经网络技术进行图像分类，通过深度学习方法自动提取图片特征，并构建高效准确的分类模型。 使用TensorFlow在Windows系统上通过Python进行CPU训练神经网络来分类猫和狗两类动物的样本数据集，适合学习用途。由于样本资源较少以及所用网络结构较为简单，可能会出现过拟合的问题。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络图像分类
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，通过实验分析优化模型结构与参数，展示了其在图像识别任务中的高效性。 卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类任务。
     
  • MATLAB遥感分类代码-CNN-AL-MRF：基于卷积神经网络与主动学习的高光谱图像分类代码
    优质
    这段代码实现了一种结合卷积神经网络（CNN）和主动学习（AL），并利用马尔可夫随机场（MRF）模型进行优化的算法，专门用于提高高光谱图像的分类精度。 这段文字描述的是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》一文的代码实现情况。 如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文： [1] 曹向勇，姚敬，徐宗本，孟德宇。具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类。IEEE地球科学与遥感学报，2020年。 [2] H.Bi、F.Xu、Z.Wei、Y.Xue和Z.Xu，一种用于最小监督polsar图像分类的主动深度学习方法。IEEE地球科学与遥感学报，2019年。 在Windows中安装Matconvnet，请按照网站上的说明进行操作（此处省略具体网址）。 为了再现结果，请运行matlabCNN_AL_MRF_main.m文件以接触D(1)部分实验的结果。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，欢迎随时联系我。
     
  • 关于卷积神经网络在高光谱图像分类中的应用研究
    优质
    本研究探讨了卷积神经网络(CNN)技术在高光谱图像(HSI)分类领域的应用效果，通过实验验证其相对于传统方法的优势。 基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究探讨了如何利用深度学习技术提高高光谱图像识别精度与效率的方法。该研究主要关注于设计新颖有效的卷积神经网络架构，以适应高光谱数据的独特特性，并通过实验验证这些方法的有效性。
     
  • 基于TensorFlow的SOM神经网络图像分类实现
    优质
    本研究利用TensorFlow框架实现了自组织映射(SOM)神经网络在图像分类任务中的应用，并探讨了其性能和效果。 使用SOM算法结合CNN提取图像特征进行聚类。运行环境为Python 3.6 和 TensorFlow 1.11.0。