文件名称:
Hyperspectral-Image-Classification-using-Deep-Learning:使用具有转移学习功能的深度神经网络架构进行高光谱图像分类-源码
开发工具:
文件大小: 190mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：利用深度学习对高光谱图像进行分类
使用具有转移学习功能的深度神经网络架构进行高光谱图像分类
这是尝试从论文中实现SGCNN-X（混洗组卷积神经网络）模型的尝试，其中X代表卷积层数。
要使用转移学习对Hypersectral影像进行分类，请执行以下步骤（来源：印度松树，目标：博茨瓦纳）
使用地面真实图像将图像和标签中大小为SXSX 64 （S-样本大小）的样本分配给这些样本。 使用变量overlay_ratio提取样本，这会生成多个数据集。 25％的重叠率意味着，当且仅当来自同一类别的下一个样本的重叠率不超过25％时，才会选择属于该类别的样本。
选择的样本大小（多维数据集大小）为20（纸质19）
地面真实图像的中心像素用于将标签分配给样本。
重叠率为1时，将生成最大数量的样本。
提取样本后，已使用以下两种方法将提取的样本拆分为训练和测试集。
V1 ：将每个班级的特定数量的样本放
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