2-DCNN

高光谱分类论文解读分享之HybridSN：基于 3-D–2-D CNN 的高光谱分类（经典回顾）

IEEEGRSL2019：HybridSN：基于3-D–2-DCNN的高光谱分类题目HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification
曦曦逆风·2024-01-16 08:28

HybridSN高光谱图像分类：3-D–2-D CNN特征层次结构

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wdtySUN·2022-12-03 15:07

时序预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络时间序列预测

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机器学习之心·2022-10-10 20:00

分类预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多特征分类预测

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机器学习之心·2022-10-10 20:59

回归预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测

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机器学习之心·2022-09-24 08:37

《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》论文阅读

《HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification》论文阅读一、引言高光谱图像是立体数据，也有光谱维数，仅凭2D-CNN无法从光谱维度中提取出具有良好鉴别能力的featuremaps。一个深度3D-CNN在计算上更加复杂，对于在许多光谱带上具有相似纹理的类来说，单独使用似乎表现得更差。混合
陳半仙·2020-08-08 18:00
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