Advertisement

基于卷积神经网络的python高光谱图像分类方法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对KSC和PU这两个高光谱数据集的分析，我们进行了1维光谱特征的学习，以及2维空间特征的学习和3维谱空联合特征的学习。具体而言，实验环境配置为tensorflow-GPU-1.5.0和keras2.1.6。 提供的资源包含了KSC和PU两个数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于卷积神经网络的Python高光谱图像分类方法
    优质
    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。
     
  • 基于卷积神经网络的图像分类方法
    优质
    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的有效性与实用性，通过深度学习技术优化图像识别精度。 基于Keras框架，并使用Theano作为后端的卷积神经网络模型用于二分类任务，主要目的是对猫和狗进行识别与分类。
     
  • 高光谱图像分解：基于卷积神经网络的方法（无分叉，半成品）
    优质
    本文提出了一种基于卷积神经网络的高光谱图像分解方法，该方法不包含分叉结构，并采用半成品策略优化模型训练过程。 高光谱分解卷积神经网络的高光谱图像分解（无分叉，半成品）说明如下： 先决条件： - Python 3.8 - TensorFlow 2.3.0 建议使用conda创建虚拟环境，并通过以下命令安装依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ``` 用法： 在设置参数后，在终端中输入以下命令运行程序： ```python run.py``` 获取更多参数设置详细信息，请使用: ```python run.py -h``` 数据集说明： 我们提供了两个处理后的数据集，包括Jasper Ridge（jasper）和Urban（urban）。每个数据集中包含如下文件： - data.npy：高光谱数据文件。 - data_gt.npy：基本事实文件。 - data_m.npy：端成员文件。 更新日期: 2021年2月10日
     
  • 基于深度卷积神经网络的高光谱遥感影像分类.pdf
    优质
    本文探讨了利用深度卷积神经网络技术对高光谱遥感图像进行高效准确分类的方法，旨在提高遥感数据分析能力。 结合高光谱数据与深度学习的特点，本段落提出了一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架的主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维度，从而获得清晰的空间结构；然后使用深度卷积神经网络来提取输入样本的空间特征；最后通过高级别学习到的特征来进行回归训练。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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DenseNet演化的卷积神经网络图像分类方法
    优质
    本研究提出了一种改进的卷积神经网络模型，通过演化算法优化DenseNet架构，有效提升图像分类精度与效率，在多个数据集上验证了其优越性。 卷积神经网络（CNN）的结构与参数决定了其在图像分类中的性能。为了解决深度网络结构复杂、参数量较大的问题，提出了一种基于稠密连接网络进化的 CNN (D-ECNN) 图像分类算法。该算法能够有效搜索网络结构空间，并且能够在有限计算资源下对深度网络的结构和参数进行自适应优化。 在车辆数据集上的实验表明，本算法准确率达到95%，相比视觉几何组（VGG16）算法提高了约1%。此外，D-ECNN 算法模型文件较小、运行速度更快。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络图像分类
    优质
    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。