基于CNN-RNN的高光谱图像分类项目报告:全套代码、数据集及准确率记录管理,高光谱图像分类:CNN-RNN深度学习模型的全套解决方案,高光谱图像分类CNN-RNN结合 pytorch编写 该项目报告

上传者: egHtobkr | 上传时间: 2025-05-11 05:05:46 | 文件大小: 4.75MB | 文件类型: ZIP
基于CNN-RNN的高光谱图像分类项目报告:全套代码、数据集及准确率记录管理,高光谱图像分类:CNN-RNN深度学习模型的全套解决方案,高光谱图像分类CNN-RNN结合 pytorch编写 该项目报告网络模型,2个开源数据集,训练代码,预测代码,一些函数的 拿到即可进行运行,全套。 代码中加入了每一步的预测准确率的输出,和所有迭代次数中,预测精度最好的模型输出。 所有预测结果最后以txt文本格式输出保存,多次运行不会覆盖。 设置随机种子等等。 该项目在两个数据集上精度均可达96以上(20%的训练数据)。 ,高光谱图像分类; CNN-RNN结合; PyTorch编写; 网络模型; 开源数据集; 训练代码; 预测代码; 函数; 预测准确率输出; 最佳模型输出; txt文本格式保存; 随机种子设置; 精度达96以上,高光谱图像分类:CNN-RNN模型全解析报告

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