内容概要：本文介绍了基于PyTorch框架的高光谱图像分类2D_CNN网络代码及其完整项目。该项目包含网络模型、训练代码、预测代码，并附带了Indian Pines数据集。文中详细解释了项目的背景、准备工作、网络模型的设计、训练和预测的具体步骤。通过卷积层、池化层和全连接层的组合，实现了高效的高光谱图像分类，经过10次迭代训练，准确率达到99%左右。
适合人群：对高光谱图像分类感兴趣的科研人员、学生以及有一定深度学习基础的技术开发者。
使用场景及目标：适用于需要快速上手并实现高光谱图像分类的研究和开发工作。目标是让使用者能够在短时间内掌握2D_CNN网络的工作原理，并应用于实际的高光谱图像分类任务中。
其他说明：项目代码简洁明了，附带的数据集和预训练模型可以立即运行，降低了入门门槛，提高了实验效率。
2025-10-10 13:12:46
887KB
1
资源代码实现了bp全连接神经网络代码
不使用pytorch，tensorflow等神经网络学习框架
一、功能实现：
1.实现自动求导功能
2.实现adam学习率优化器代码，可以提升学习率，加快收敛
3.numpy实现矩阵运算
4.实现softmax交叉熵损失函数
5.实现递归运算每一层神经网络
6.实现训练过程中损失函数loss下降显示，使用matplot实现
二、作用：
1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络，了解神经网络工作的几大部分
前向计算，激活函数，损失函数，求导
2.复现论文的adam优化器实现，实现一阶矩估计，二阶矩估计
三、能学到什么：
1.adam优化器实际代码实现
2.求导过程计算
3.matplot显示图表
4.numpy矩阵运算实现
5.递归实现层集计算
四、阅读须知：
1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成
2.此资源未使用框架，求导也是代码实现，主要是公式求导，后期会推出计算图求导的版本
3.不包含cnn卷积神经网络，不适用于特征提取，后续可能会增加cnn模块
4.本资源目前只实现relu激活函数，需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
2024-01-11 14:57:10
13KB
1
高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作
全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑，拿上就能用，简单又省事儿
内附indian pines数据集，采用20%数据作为训练集，并附上迭代10次的模型结果，准确率99左右。
2023-09-05 16:16:48
330KB
1
CA-Net：用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络
该存储库提供“ CA-Net：可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络”的代码。 现在可以在上我们的工作。 接受了我们的工作。
图1. CA-Net的结构。
图2.皮肤病变分割。
图3.胎盘和胎脑分割。
要求条件
一些重要的必需软件包包括：
版本> = 0.4.1。
智慧
Python == 3.7
一些基本的python软件包，例如Numpy。
按照官方的指导安装 。
用法
用于皮肤病变分割
首先，您可以在下载数据集。 我们仅使用了ISIC 2018 task1训练数据集，要对数据集进行预处理并另存为“ .npy”，请运行：
python isic_preprocess.py
为了进行5倍交叉验证，请将预处理数据分成5倍并保存其文件名。 跑步：
python create_folder.py
要在ISI
2023-02-22 20:42:26
36.8MB
1
使用PyTorch逐步搭建神经网络代码（附逐句讲解）
逐句讲解位于本人的“使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版）”系列博客中。
2023-01-02 20:27:35
4KB
1
使用PyTorch逐步搭建神经网络代码（附逐句讲解）
逐句讲解位于本人的“使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版）”系列博客中。
与经典版代码相比，优化了建模过程，提升了模型表现
2023-01-02 20:27:34
4KB
1