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matlab精度检验代码-Statlie-Image-Processor:并行神经网络用于高光谱图像分类
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2021-05-22
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matlab精度检验代码带有BASS架构的Statlie图像处理器 描述 BASS代表Band-Adaptive Spectral-Spatial,这是一种用于对高光谱图像进行分类的并行深度神经网络体系结构。 这个想法是由印度技术学院的研究人员提出的(详细信息)。 高光谱图像具有较长的光谱维度,这可能导致较长的训练和推理时间以及计算过程中的巨大能耗。 在这个项目中,BASS-Net是用TensorFlow和Keras(由Google开发的数据流编程库和深度学习框架)重写的。 该代码被翻译为FPGA指令,其中推理是使用Corerain技术的Nubula和Rainman FPGA板完成的,培训过程是使用NVIDIA TitanX Graphics处理单元完成的。 这样,可以大大减少训练和推理时间,并使用较少的功率。 将来,行业将对这项工作进行调整,以进行自然语言处理和系统验证。 图1. Statlie图像样本 图2.印度松高光谱图像样本 一般指导 要求 Python3.5或更高版本(但Keras / TensorFlow尚不支持Python3.7) TensorFlow和Keras 要求中
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Statlie-Image-Processor-master.zip (31个子文件)
Statlie-Image-Processor-master
helper.py 3KB
simple_Keras_Model.py 2KB
data
readme.txt 312B
BASSNET_Trained_model
.index 10KB
.data-00000-of-00001 6.6MB
checkpoint 203B
.meta 976KB
LICENSE 11KB
preprocess.py 12KB
BASS-train.py 28KB
.gitignore 153B
Labelled-Class-data
Bostowna.png 86KB
Class_4.png 60KB
Indian_Pines.png 233KB
Class_7.png 88KB
Class_5.png 82KB
17-8-2018-round2.png 12KB
Indian_pine_fragment.png 233KB
2018-08-16 round2.png 11KB
KennedySpaceCentre.png 69KB
15-08-2018.png 12KB
17-08-2018.png 8KB
Class_3.png 81KB
Figure_1.png 126KB
16-08-2018.png 54KB
Class_8.png 82KB
Screen Shot 2018-08-13 at 00.46.10.png 103KB
Class_6.png 88KB
Screen Shot 2018-08-13 at 01.46.51.png 104KB
requirement.txt 73B
README.md 3KB
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