《表2 遥感数据集信息:GGCN:基于GPU的高光谱图像分类算法》
为了验证改进模型的精度和效率,本文在非并行、原模型、改进模型上进行了对比实验。高光谱图像在获取的过程中由于拍摄区域、分辨率不同而导致的两个主要差异:数据量大小差异和地物信息差异。本文使用KSC(Kennedy Space Center)、PU(Pavia University Scene)和Indian Pines三个高光谱图像作为实验数据,表2展示了数据集的具体信息。实验平台使用的CPU是Intel Core i7-6700,主频3.4GHz,内存16GB,搭载的显卡型号是NVIDIA GeForce GTX 1050。实验数据采用双精度浮点类型,CUDA版本为8.0。
图表编号 | XD00188328100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.10.25 |
作者 | 张明华、邹亚晴、宋巍、黄冬梅、刘智翔 |
绘制单位 | 上海海洋大学信息学院、上海海洋大学信息学院、上海海洋大学信息学院、上海海洋大学信息学院、上海电力大学电子与信息工程学院、上海海洋大学信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |