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hypelcnn:具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架
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2021-04-11
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HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码(正在审查中) 使用Tensorflow 1.x开发(在1.10至1.15版上测试)。 该存储库包括一套完整的套件,用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点: 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现(通过NNModel接口) 基于插件的数据集集成(通过DataLoader接口) 培训的数据有效实现(基于内存的有效/基于内存/记录的) 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训,分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU(进行中)的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流,集成指标,合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意:数据集文件太
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hypelcnn-master.zip (60个子文件)
hypelcnn-master
GULFPORTDataLoader.py 5KB
monitored_session_runner.py 9KB
utilities
display_ground_truth.py 974B
tfrecord_writer.py 4KB
cycle_gann_inference.py 6KB
cycle_gann_train.py 12KB
cycle_gann_infer_shadow_image.py 4KB
remove_test_targets_from_shadow.py 1KB
nn_layer_activation_graph.py 10KB
stat_extractor.py 7KB
lidar_matcher.py 4KB
latex_table_from_conf_set.py 12KB
cycle_gann_sr_train.py 14KB
sr_gann_inference.py 10KB
reveal_shadow_targets.py 5KB
read_summary_file.py 2KB
TFRecordImporter.py 4KB
common_nn_operations.py 27KB
PHD.ipynb 235KB
GeneratorImporter.py 6KB
algorithm_param_output_cnnv4_very_high.json 396B
algorithm_param_output_cnnv4_low.json 396B
load_checkpoint_calc_accuracy.py 4KB
CNNModelv4.py 12KB
CONCNNModelv1.py 4KB
algorithm_param_output_cnnv4.json 396B
requirements.txt 151B
DataLoader.py 1KB
classic_ml_trainer.py 8KB
sr_data_generator.py 6KB
algorithm_param_output_capnv1.json 417B
.idea
Source.iml 440B
misc.xml 310B
vagrant.xml 216B
other.xml 186B
dictionaries
AliG攌alp.xml 89B
encodings.xml 135B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 562B
modules.xml 264B
.gitignore 176B
GULFPORTALTDataLoader.py 4KB
shadow_data_generator.py 6KB
LICENSE 34KB
DataImporter.py 697B
README.md 3KB
algorithm_param_output_dualcnnv1.json 283B
algorithm_param_output_cnnv4_very_low.json 397B
run_tensorboard.bat 371B
CAPNModelv1.py 11KB
algorithm_param_output_concnnv1.json 213B
run_tensorboard_gan.bat 338B
GRSS2013DataLoader.py 7KB
InMemoryImporter.py 4KB
.gitignore 29KB
GRSS2018DataLoader.py 7KB
NNModel.py 413B
algorithm_param_output_cnnv4_med.json 396B
DUALCNNModelv1.py 10KB
cmd_parser.py 5KB
deep_classification_multigpu.py 9KB
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黄荣钦
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