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terratorch

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强大灵活的地理空间基础模型微调框架

TerraTorch是基于PyTorch Lightning和TorchGeo的地理空间数据处理库，为地理空间基础模型提供微调框架。它支持多种预训练模型，包括图像分割、分类和像素回归任务的训练器。用户通过配置文件可启动微调任务，实现地理空间数据的处理和分析。

TerraTorch地理空间数据机器学习PyTorch模型微调Github开源项目
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TerraTorch

:book: 文档

概述

TerraTorch 是一个基于 PyTorch Lightning 和地理空间数据领域库 TorchGeo 的库。

TerraTorch 的主要目的是为地理空间基础模型提供一个灵活的微调框架，可以在不同抽象层次上进行交互。

该库提供：

  • 轻松访问开源预训练的地理空间基础模型骨干网络（如 Prithvi、SatMAE 和 ScaleMAE），以及 timm（Pytorch 图像模型）或 SMP（带有预训练骨干网络的 Pytorch 分割模型）包中可用的其他骨干网络，还有像 granite-geospatial-biomass 这样的微调模型
  • 用于图像分割、分类和像素级回归微调任务的灵活训练器
  • 通过灵活的配置文件启动微调任务

安装

Pip

为了使用 pyproject.toml 文件，需要确保 pip>=21.8。如有必要，使用 python -m pip install --upgrade pip 升级 pip。

对于稳定的版本，使用 pip install terratorch。 如果你想获取主分支的最新版本，可以使用 pip install git+https://github.com/IBM/terratorch.git 安装库。

另一种方法是使用 pipx 通过 pipx install terratorch 进行安装，这会创建一个隔离环境，允许用户将应用程序作为常用 CLI 工具运行，无需安装依赖项或激活环境。

TerraTorch 需要安装 gdal，这可能是一个相当复杂的过程。如果你的系统上没有设置 GDAL，我们建议使用 conda 环境，并通过 conda install -c conda-forge gdal 安装它。

要作为开发者安装（例如扩展库），克隆此仓库，使用 pip install -r requirements/required.txt -r requirements/dev.txt 安装依赖项，然后运行 pip install -e .

快速入门

要开始使用，请查看快速入门指南

开发者指南

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