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这是论文“PCA based Edge-preserving Features for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(12), 7140-7151.”的代码，更多细节可以在论文中找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载 libsvm-3.22。 libsvm-3.22 可在https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 获得

信息网 通过提出的MIRNet架构的Tensorflow实现，。 Lanuch笔记本： Wandb日志： ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/mirnet MIRNet的TFLite变体： : 。 Tensorflow Hub上的TFLite模型： ://tfhub.dev/sayakpaul/lite-model/mirnet-fixed/dr/1 。 MIRNet的Tensorflow JS变体： : 。 预先训练的体重 在128x128补丁程序上进行了训练： ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTRKKGxtqyYDpTv7T3jOW6aVAL/view usp = sharing 已针对256x256补丁进行了培训： https ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTR

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Matlab 内置的image() 和imagesc() 不能直接允许一个图像以不同的颜色（即，不同的颜色图）覆盖在另一个图像上。 这些实用程序通过适当地缩放和扩充图像数据和活动颜色图，提供了一种基本的方法来做到这一点。 例如： >> 颜色图骨骼>> 图像c(dists>8) >>等一下>> imagesc(mask,'ColorMap',[0.5 0 0.5],'AlphaData',0.5*(mask>0)) 使用从白色到紫色平滑运行的颜色图绘制 diss>8 上的掩码。 颜色图有一些选项： - 任何 MATLAB 内置函数，作为字符串 ('jet') 或数组 (jet(64)) 传递- 任何 Nx3 阵列- 单一颜色，在这种情况下，颜色图会扩展为从白色运行到该颜色 我将 imagesc.m 和 @double 放在我的工作目录中。 我不确定这是否是最有效的选择，我还没有测试过其他