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周报2025年6月22日
Created
2025-06-23
|
Updated
2025-12-25
|
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ALTNT
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http://blog.705553939.xyz/2025/06/23/crop_classification/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%94%9F%E5%91%A8%E6%8A%A5/6%E6%9C%8822%E6%97%A5%E5%91%A8%E6%8A%A5-2025/
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Contents
1.
周报2025年6月22日
1.1.
一、实验八 使用新制作的数据集来重新训练 exp3
1.1.1.
所有验证集一起的验证结果
1.1.2.
在验证集单个区域的测试结果：
1.1.2.1.
一、各区域总体性能指标
1.1.2.2.
二、各区域详细指标
1.1.2.2.1.
1. Wisconsin 区域
1.1.2.2.1.1.
（1）各类别性能指标
1.1.2.2.1.2.
（2）混淆矩阵 (Wisconsin)
1.1.2.2.2.
2. Ohio 区域
1.1.2.2.2.1.
（1）各类别性能指标
1.1.2.2.2.2.
（2）混淆矩阵 (Ohio)
1.1.2.2.3.
3. NewYork 区域
1.1.2.2.3.1.
（1）各类别性能指标
1.1.2.2.3.2.
（2）混淆矩阵 (NewYork)
1.1.2.2.4.
4. Louisiana2 区域
1.1.2.2.4.1.
（1）各类别性能指标
1.1.2.2.4.2.
（2）混淆矩阵 (Louisiana2)
1.1.2.2.5.
5. Texas2 区域
1.1.2.2.5.1.
（1）各类别性能指标
1.1.2.2.5.2.
（2）混淆矩阵 (Texas2)
1.1.2.2.6.
6. Montana2 区域
1.1.2.2.6.1.
（1）各类别性能指标
1.1.2.2.6.2.
（2）混淆矩阵 (Montana2)
1.1.2.2.7.
7. NorthDakota2 区域
1.1.2.2.7.1.
（1）各类别性能指标
1.1.2.2.7.2.
（2）混淆矩阵 (NorthDakota2)
1.1.3.
在乌克兰进行玉米样本的测试
1.1.4.
使用 t-sne算法可视化提取的特征的相似度
1.1.4.1.
train 数据集样本
1.1.4.2.
val 数据集样本（7 个区域)
1.2.
二、尝试在当前数据集所在区域上重新训练 CACM以对比当前模型的性能
1.3.
三、下周工作
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