Hyperspectral-Classification 项目使用教程

Hyperspectral-Classification 项目使用教程

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

1. 项目目录结构及介绍

Hyperspectral-Classification 项目目录结构如下：

Hyperspectral-Classification/
├── README.md
├── custom_datasets.py
├── datasets.py
├── inference.py
├── main.py
├── models.py
├── requirements.txt
├── utils.py
└── Datasets/
    ├── Botswana
    ├── DFC2018_HSI
    ├── IndianPines
    ├── KSC
    ├── PaviaC
    └── PaviaU

• README.md：项目说明文件，包含项目简介、使用方式、配置方法等信息。
• custom_datasets.py：自定义数据集配置文件，用于添加新数据集。
• datasets.py：数据集处理文件，包含数据集加载和预处理逻辑。
• inference.py：模型推理文件，用于对模型进行预测。
• main.py：项目启动文件，包含项目的主要执行逻辑。
• models.py：模型定义文件，包含各种深度学习模型的实现。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出了项目所需的第三方库。
• utils.py：工具文件，包含项目中使用的一些通用函数。
• Datasets/：数据集文件夹，存储了项目的公共数据集。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件负责初始化和配置项目，加载模型和数据集，并执行训练或推理过程。以下是一些常用的启动命令示例：

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

这条命令使用 SVM 模型在 Indian Pines 数据集上进行训练，训练样本占比为 30%。

python main.py --model nn --dataset PaviaU --training_sample 0.1 --cuda 0

这条命令在 GPU 上使用基本的全连接神经网络模型在 Pavia University 数据集上进行训练，训练样本占比为 10%。

python main.py --model hamida --dataset PaviaU --training_sample 0.5 --patch_size 7 --epoch 50 --cuda 0

这条命令在 GPU 上使用 Hamida 等人提出的 3D CNN 模型在 Pavia University 数据集上进行训练，训练样本占比为 50%，窗口大小为 7，训练迭代次数为 50。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，以下是一些常用的配置参数：

• --model：指定使用的模型类型，例如 SVM、nn、hamida 等。
• --dataset：指定使用的数据集，例如 PaviaC、PaviaU、IndianPines 等。
• --training_sample：指定训练样本的占比。
• --cuda：指定是否使用 GPU 进行训练，以及 GPU 的 ID。
• --patch_size：指定 3D CNN 模型的窗口大小。
• --epoch：指定训练的迭代次数。

具体的配置参数可以通过以下命令查看：

python main.py -h

以上信息即为 Hyperspectral-Classification 项目的使用教程，希望对您有所帮助。

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