基于GPU的高光谱遥感岩矿信息快速提取方法.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-06 19:49:10

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本文是在学习文章《HybridSN: Exploring 3-D-2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》的基础上，产生一些自己的理解，并对该文章代码进行复现。简介 高光谱图像分类（HSI）被广泛应用于遥感图像分析，而CNN是视觉数据处理中应用最广泛的深度学习方法。近期也有大量科学实验进展将CNN应用于高光谱图像分类（HSI），但这些方法大多都是基于2D CNN网络，而高光谱分类的结果主要依赖于空间信息和光谱信息。目

目录前言步骤Python 实现1.定义HybridSN类2.创建数据集3.开始训练4.模型测试5.基于通道注意力机制改进网络6.再次训练7.再次测试完整代码总结前言近年来，由于高光谱数据的独特性质以及所包含的海量信息，对于高光谱图像的分析与处理已经成为遥感影像研究领域的热点之一，而其中的高光谱图像分类任务又对地质勘探、农作物检测、国防军事等领域起着实质性的重要作用，值得更加深入的研究。然而高光谱图像分类任务中，数据特征的获取和学习一直是研究的重点与难点，如何提取充分有效的特征直接影响到分类结果的好坏。

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本次实验主要参考《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》，实现了背景近年来，由于高光谱数据的独特性质以及所包含的海量信息，对于高光谱图像的分析与处理已经成为遥感影像研究领域的热点之一，而其中的高光谱图像分类任务又对地质勘探、农作物检测、国防军事等领域起着实质性的重要作用，值得更加深入的研究。然而高光谱图像分类任务中，数据特征的获取和学习一直是研究的重点与难点，如何提取

文章目录2019RoadNet: 2019 RoadNet: code: https://github.com/yhlleo/RoadNet 论文的贡献该文提出了一个多任务像素端到端CNN，道路网，以同时预测路面，边缘和中心线。道路网自动学习多尺度和多级特征，并在一个专门设计的级联网络中进行整体训练，可以处理各种场景和尺度的道路。上述子任务在训练阶段是相关的，其中路面分割的预测被应用于道路边缘检测和道路中心线提取。一方面，精细的路面分割有利于道路边缘检测和道路中心线提取，这可以看作是具有少数复杂背

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