Hyperspectral-Classification 项目安装与配置指南

Hyperspectral-Classification 项目安装与配置指南

Hyperspectral-Classification Hyperspectral-Classification Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/Hyperspectral-Classification

1. 项目基础介绍

Hyperspectral-Classification 是一个用于对高光谱数据进行分类的开源项目。它提供了多种机器学习和深度学习方法，可以对不同来源的高光谱图像进行分析和分类。该项目主要用于遥感领域，可以帮助研究人员快速实现高光谱图像的分类任务。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
• scikit-learn：一个机器学习库，提供了多种机器学习算法实现。
• Visdom：一个可视化工具，用于实时监控和可视化训练过程。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python（建议版本 3.5 及以上）
• pip（Python 包管理工具）
• CUDA（如果需要使用 GPU 加速）

安装步骤

1. 创建 Python 虚拟环境（推荐）

   python -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # 在 Windows 下使用 myenv\Scripts\activate
   

2. 安装项目依赖

   进入项目目录后，使用以下命令安装所需依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载数据集

   项目支持多种公开的高光谱数据集，数据集可以从项目提供的链接下载，或者自定义数据集。数据集需要放在项目目录下的 Datasets/ 文件夹中。

4. 运行示例

   运行以下命令启动 Visdom 服务器：

   python -m visdom.server
   

   打开浏览器并访问 http://localhost:8097 查看可视化界面。

5. 执行训练

   使用以下命令开始训练模型，其中 --model 参数指定模型类型，--dataset 参数指定数据集名称，--cuda 参数指定是否使用 GPU。

   python main.py --model SVM --dataset IndianPines --training_sample 0.3
   

   根据需要调整参数，查看 main.py -h 获取更多选项。

按照以上步骤，您可以顺利完成 Hyperspectral-Classification 项目的安装和配置，开始您的实验和分析工作。

Hyperspectral-Classification Hyperspectral-Classification Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/Hyperspectral-Classification