无监督的高光谱超分辨率耦合解混网中的交叉注意
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论文代码：。
图。1。 受频谱分解技术启发的拟议的无监督超光谱超分辨率网络的图示，即具有交叉注意的耦合解混网（CUCaNet） ，该网络主要由两个重要模块组成：交叉注意和空间光谱一致性。
训练
请简单地运行./Main_CAVE.py演示，以在两个HSI（伪造的和真实的食物，图表和玩具）上重现我们的HSISR结果（将与在Windows OS上实现的Python 3.7使用）。
之前：有关必需的软件包，请参阅详细的.py文件。
参数：可以更好地调整权衡参数train_opt.lambda_* ，并且网络超参数灵活。
结果：请查看登录到./checkpoints/CAVE_*name*/precision.txt的五个评估指标（PSNR，SAM，ERGAS，SSIM和UIQI）以及保存在./Results/CAVE/的输出.m
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