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项目简介
本项目基于PyTorch框架，对论文《高光谱与多光谱融合超分的多头注意力机制》进行复现。实现了名为MCT - Net的多头注意力机制，可用于高光谱与多光谱图像的融合超分辨率处理。
项目的主要特性和功能
- 多头注意力机制：为高光谱与多光谱图像融合实现了多头注意力机制，能显著提升图像的分辨率和质量。
- 多数据集支持：支持多个高光谱图像数据集，如Pavia Center、Pavia University、Urban、Botswana、Washington DC Mall、Indian Pines、MUUFL Gulfport、Salinas Corrected、Houston Hyperspectral Image。
- 新增评价指标：引入结构相似性指数 (SSIM) 作为新的评价指标，可提供更全面、结构感知的图像质量度量方法。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件，可按以下步骤操作：
1. 复制仓库：
bash
cd MCT - Net
2. 安装依赖项：
bash
pip install -r requirements.txt
3. 配置说明：修改 myconfig.yaml 文件以适应实验设置。
4. 运行实验：
- 启动训练过程：
bash
python main.py
- 进行模型测试：
bash
python test.py
注意事项
- 本项目后期不再单独维护，不再提供进一步的更新或维护。
- 代码可能不适用于非学术用途，因为代码中包含了特定于学术项目的设置和配置。
其他
对于项目中的特定文件或模块，请参考相关文档或代码注释以获取更详细的信息。
License
本项目采用MIT License。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】