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sentinel2-cloud-detector

Sentinel-2卫星图像云检测Python包

s2cloudlessSentinel-2云检测Python包机器学习Github开源项目

sentinel2-cloud-detector是一个针对Sentinel-2卫星图像的云检测Python包。它采用单场景像素级云检测器和机器学习算法，生成云识别结果和概率图。该工具通过国际合作验证，提供多种安装方式和使用示例，适用于遥感图像处理。

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介绍相关项目
ddpm-cd - 基于扩散模型的遥感变化检测方法
DDPM-CDGithub开源项目扩散模型特征提取语义理解遥感变化检测
DDPM-CD项目提出了一种新的遥感变化检测方法,利用预训练的去噪扩散概率模型(DDPM)作为特征提取器。该方法首先在大量遥感图像上预训练DDPM模型,然后微调轻量级变化分类器,利用DDPM提取的特征和变化标签进行训练。实验表明,DDPM-CD在多个变化检测数据集上性能优异,展示了DDPM在变化检测中的有效性。
Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目
Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉
Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。
HighResCanopyHeight - AI驱动的高分辨率森林冠层高度制图技术
DINOv2GithubMeta AI卫星图像开源项目树冠高度图自监督学习
HighResCanopyHeight项目运用自监督视觉转换器和卷积解码器，将RGB卫星影像转化为高分辨率森林冠层高度图。通过大规模预训练和针对性微调，该技术展现出跨地理区域和影像类型的适应性。这一创新方法在精确度和细节呈现上超越传统技术，为森林监测和生态研究提供了有力支持。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
Awesome-Remote-Sensing-Foundation-Models - 遥感基础模型论文代码数据集综合资源库
Github多模态开源项目自监督学习计算机视觉遥感基础模型预训练
该项目汇集遥感基础模型相关论文、数据集、基准测试、代码和预训练权重。内容涵盖视觉、视觉-语言、生成式、视觉-位置、视觉-音频等多类型遥感基础模型,以及特定任务模型和遥感智能体。另外还包含大规模预训练数据集等资源,为遥感领域研究和开发提供全面支持。
nnDetection - 自适应医学目标检测框架
GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断
nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异，提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取，并包含在不同数据集上训练的模型权重。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
sagemaker-python-sdk - 使用常见深度学习框架和Amazon优化算法在SageMaker上训练和部署模型
Apache MXNetGithubSageMakerSageMaker Python SDKTensorFlow开源项目机器学习
SageMaker Python SDK是一个开源库，用于在Amazon SageMaker上训练和部署机器学习模型。支持包括Apache MXNet和TensorFlow在内的主流深度学习框架，并优化了适用于SageMaker和GPU训练的Amazon算法。还支持用户使用自定义的Docker容器进行模型的训练和托管。提供详细的文档和API参考指南，介绍如何安装、使用和配置该SDK。兼容操作系统包括Unix/Linux和Mac，并支持Python 3.8到3.11版本。
相关项目
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