DeepTreeAttention 项目使用教程

DeepTreeAttention 项目使用教程

DeepTreeAttention Implementation of Hang et al. 2020 "Hyperspectral Image Classification with Attention Aided CNNs" for tree species prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepTreeAttention

1. 项目介绍

DeepTreeAttention 是一个用于树种预测的开源项目，基于 Hang 等人在 2020 年提出的 "Hyperspectral Image Classification with Attention Aided CNNs" 方法实现。该项目旨在利用高光谱图像分类技术，通过注意力辅助的卷积神经网络（CNN）来预测树种。

项目特点

• 高光谱图像分类：利用高光谱图像数据进行树种分类。
• 注意力机制：采用注意力辅助的 CNN 模型，提高分类精度。
• PyTorch Lightning：使用 PyTorch Lightning 框架，简化训练流程。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了 Conda 环境管理工具。然后，创建并激活一个新的 Conda 环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate DeepTreeAttention

项目安装

克隆项目仓库并安装项目依赖：

git clone https://github.com/weecology/DeepTreeAttention.git
cd DeepTreeAttention
pip install -e .

数据准备

项目需要 NEON 的数据集。你可以从 NEON 官方网站下载数据，并将其放置在 data/raw 目录下。

模型训练

使用以下代码进行模型训练：

from src.data import TreeData
from src.models import TreeModel
from pytorch_lightning import Trainer

# 1) 数据模块
data_module = TreeData(csv_file="data/raw/neon_vst_data_2021.csv", regenerate=False)

# 2) 模型模块
model = TreeModel(model=Hang2020_vanilla_CNN, bands=data_module.config["bands"], classes=data_module.num_classes, label_dict=data_module.species_label_dict)

# 3) 训练模块
trainer = Trainer(gpus=data_module.config["gpus"], max_epochs=data_module.config["epochs"])
trainer.fit(model, datamodule=data_module)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

DeepTreeAttention 可以应用于以下场景：

• 生态监测：通过树种分类，监测森林生态系统的健康状况。
• 资源管理：帮助林业部门进行树种识别和管理。

最佳实践

• 数据预处理：确保数据预处理步骤一致，以保证模型训练的稳定性。
• 模型调优：根据实际数据调整模型参数，以获得最佳的分类效果。

4. 典型生态项目

国家生态观测网络（NEON）

DeepTreeAttention 项目的一个重要应用场景是国家生态观测网络（NEON）。NEON 通过收集大量的生态数据，为研究人员提供了丰富的数据资源。DeepTreeAttention 利用这些数据进行树种分类，为生态研究提供了有力的支持。

项目组织结构

项目的组织结构如下：

├── LICENSE
├── README.md
├── data
│   ├── processed
│   └── raw
├── environment.yml
├── setup.py
├── src
│   ├── models
│   └── data
└── tests

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 DeepTreeAttention 项目进行树种预测。

DeepTreeAttention Implementation of Hang et al. 2020 "Hyperspectral Image Classification with Attention Aided CNNs" for tree species prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepTreeAttention