[高光谱] GitHub开源项目Hyperspectral-Classification的解析

最新推荐文章于 2025-03-19 14:27:41 发布
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分类专栏： 开源项目使用 高光谱图像分类 文章标签： 高光谱
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41683065/article/details/99452227
本文解析了GitHub上的Hyperspectral-Classification项目，这是一个基于PyTorch的高光谱图像地物分类程序。项目包括SVM、CNN等多种模型，支持自定义数据集和网络。文章详细介绍了项目结构、主要函数及数据处理方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GitHub链接：Hyperspectral-Classification Pytorch。

画重点！！！

完整版看这里嗷：GitHub开源项目Hyperspectral-Classification的解析。

项目简介

项目的作者是Xidian university，是基于PyTorch的高光谱图像地物目标的分类程序。该项目兼容Python 2.7和Python 3.5+，基于PyTorch深度学习和GPU计算框架，并使用Visdom可视化服务器。

预定义的公开的数据集有：

  • 帕维亚大学
  • 帕维亚中心
  • 肯尼迪航天中心
  • 印度松树
  • 博茨瓦纳

用户也可添加自定义的数据集，示例是“数据融合大赛2018的高光谱数据集”DFC2018_HSI。开发人员应该为CUSTOM_DATASETS_CONFIG变量添加一个新条目，并为其用例定义特定的数据加载器。

该工具实现了scikit-learn库中的几个SVM变体以及PyTorch中实现的许多最先进的深度网络：

  • SVM（带网格搜索的线性，RBF和多核）
  • SGD（使用随机
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[高光谱] (6w字巨详细) GitHub开源项目Hyperspectral-Classification的解析
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
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[高光谱] 开源项目Hyperspectral-Classification Pytorch解析之main
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hyperspectral-image-classification-master.zip
08-20
图像分类。程序起码还是完整的 要看懂才是最主要的哈哈哈
CNN_Hyperspectral_Classification-master_光谱_神经网络_神经网络图像_高光谱CNN_高光
09-11
使用神经网络进行训练，对高光谱普图像进行分类
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欢迎来到hs_process 一个用于航空高光谱影像地理空间处理的开源Python软件包 hs_process强调了批处理过程数据多维数据集的能力，其总体目标是使处理流水线尽可能保持“手动”状态。 还着重于保持对图像处理的主观方面（例如，分割阈值）进行控制的能力以及在图像后处理中实现可重复性的能力。 关于 hs_process是一个Python软件包，用于对航空高光谱图像进行地理空间后处理。 开发hs_process的主要动机是简化高光谱数据分析之前所需的后处理步骤。 尽管可能存在满足此类需求的商业软件，但是灵活，精简的开源软件以前并不存在。 具体动机是： 最大限度地减少执行后处理任务所需的时间和精力。 最小化（并可能消除）需要用户干预的步骤数。 提供用于对整个空中高光谱数据集进行后处理的框架，该框架在重复时不需要任何用户干预。 使用户能够更轻松地记录用于航空高光谱图像后处理的复
deeplearn_hsi:在JSTAR上发布的``基于深度学习的高光谱数据分类''的源代码-Source code learning
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深度学习的高光谱图像分类 该存储库保证您可以重现以下两篇论文中报告的结果： 如果您认为有帮助，请在工作中引用这些论文。 设置 安装依赖项 茶野 如果您使用的是Ubuntu，只需键入 sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git sudo pip install Theano 在您的终端中。 如果您不在Ubuntu中，则可以在找到所需的所有信息。 scikit学习 Scikit-learn用于运行对照组实验，如果您不希望复制这些SVM结果或混淆矩阵，则可以跳过它。 要安装它，只需键入以下命令： pip install -U scikit-learn 皮尔 PIL用于在整个图像上可视化权重和分类结果。 也可
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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
【高光谱图像数据集】ksc
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【论文笔记】Visual Attention-Driven Hyperspectral Image Classification
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高光谱遥感影像分类项目开源
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