使用HybridSN进行高光谱图像分类

最新推荐文章于 2024-08-15 09:47:06 发布
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#分类 #深度学习 #机器学习 #人工智能 #神经网络

HybridSN是一种融合光谱和空间信息的深度学习模型，用于高光谱图像的精确分类。该模型通过预处理数据、构建包含卷积和全连接层的网络结构、训练过程中的反向传播和优化，以及对未标记数据的预测，提升了图像分类效果。

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HybridSN (Hybrid Spectral-Spatial Network) 是一种用于高光谱图像分类的深度学习方法。它将光谱和空间信息结合在一起，以便更好地分类图像。

使用 HybridSN 进行高光谱图像分类的基本流程如下：

  1. 预处理高光谱图像数据，包括数据标准化和集成。

  2. 建立 HybridSN 模型。这通常包括在模型中添加卷积层和全连接层，并使用激活函数进行非线性转换。

  3. 训练 HybridSN 模型。这通常使用带有标签的高光谱图像数据进行，并使用反向传播算法和优化器来最小化损失函数。

  4. 在训练后使用 HybridSN 模型进行预测。这可以使用未标记的

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