【文件属性】：
文件名称：Data_fusion_HSI_LiDAR:基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合
文件大小：3.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-18 14:43:20
deep-learning tensorflow pytorch hyperspectral-image-classification data-fusion
数据融合_HSI_LiDAR
基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合
作者
平台
Ubuntu 14.04
CUDA 8.0
GTX 850M
张量流1.4
python2 / python3
使用卷积神经网络的体系结构
输入-[转换-关联-最大池] x 2-[仿射-关联] x 2-仿射-softmax
档案文件
./HSI/Load_data.py加载HSI源数据并制作Train / Test文件作为补丁
./HSI/CNN.py定义CNN参数./HSI/CNN_feed.py训练HSI CNN权重./HSI/run_cnn.py使用预先训练的CNN参数进行HSI分类./HSI/Spatial_dataset.py为处理HSI数据。 ./HSI/Get_feature.py保存最后汇聚层平功能./DSM几乎一样./HSI
结果
接触
【文件预览】：
Data_fusion_HSI_LiDAR-master
----DSM()
--------Get_feature.py(5KB)
--------CNN_feed.py(8KB)
--------run_cnn.py(5KB)
--------Spatial_dataset.py(3KB)
--------Get_feature.py~(5KB)
--------CNN.py(5KB)
--------CNN2.py(5KB)
--------Data()
--------parameter.py(382B)
--------judge.py(2KB)
--------Load_data.py(5KB)
----HSI()
--------CNN_feed.py(8KB)
--------run_cnn.py(5KB)
--------Spatial_dataset.py(3KB)
--------CNN.py(5KB)
--------result()
--------Data()
--------parameter.py(591B)
--------judge.py(2KB)
--------Load_data.py(5KB)
----README.md(1KB)
----image()
--------LiDAr-DSM_net.png(40KB)
--------HSI_net.png(43KB)