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matlab2018b函数代码-pansharpening-cnn-matlab-version:这是基于目标自适应CNN的Pa...
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matlab2018b函数代码pansharpening-cnn-matlab-version 是pansharpening方法的高级版本,具有残差学习,不同的损失和目标自适应阶段。 这是代码的matlab版本,适用于Python。 团队成员 朱塞佩·斯卡帕(Giuseppe Scarpa); Sergio Vitale(联系人); 戴维·科佐利诺(Davide Cozzolino)。 执照 那不勒斯费德里科第二大学图像处理研究小组('GRIP-UNINA')版权所有(c)2018。 版权所有。 这项工作应仅用于非营利目的。 通过下载和/或使用这些文件中的任何一个,您暗含同意许可证的所有条款,如文件LICENSE.txt(包含在此目录中)所指定 系统要求: Matlab2018b or higher versions, with deep learning toolboxes. The running on previous Matlab versions is not guaranteed. 用于以下方面的MATLAB软件包: a) PNN [Masi et al. (2016)]
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pansharpening-cnn-matlab-version-master.zip (34个子文件)
pansharpening-cnn-matlab-version-master
README.txt 2KB
TestPNNplus
testPNNplus.m 2KB
imgs
imgWV2.mat 3.28MB
imgGeoEye1.mat 1.06MB
imgIkonos.mat 1.65MB
License.txt 2KB
Matlab_utils
image_quantile.m 275B
load_net.m 922B
save_net.m 1KB
image_stretch.m 299B
README.md 3KB
PNNplus_Matlab_code
WV3_PNN_noIDX_model.mat 294KB
load_layers.m 878B
WV2_PNN_model.mat 350KB
model_scope.m 407B
ft_learning_rate.m 688B
IKONOS_PNNplus_model.mat 177KB
WV2_PNNplus_model.mat 297KB
WV3_PNNplus_model.mat 296KB
PNNplus.m 5KB
fine_tune.m 2KB
IKONOS_PNN_noIDX_model.mat 177KB
interp23tap.m 2KB
input_preparation_.m 1KB
PNN.m 3KB
GeoEye1_PNNplus_model.mat 226KB
maeRegressionLayer.m 1KB
resize_images.m 4KB
GeoEye1_PNN_model.mat 254KB
input_preparation.m 2KB
GeoEye1_PNN_noIDX_model.mat 226KB
WV3_PNN_model.mat 351KB
WV2_PNN_noIDX_model.mat 295KB
IKONOS_PNN_model.mat 185KB
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