sentinel2-cloud-detector

Sentinel-2卫星图像云检测Python包

s2cloudless Sentinel-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。

文档

Segment-Any-Point-Cloud - 视觉基础模型驱动的通用点云序列分割框架

GithubSeal开源项目点云分割神经网络自监督学习计算机视觉

Seal是一种自监督学习框架,通过利用视觉基础模型的知识来分割多样化的点云序列。该框架在表示学习阶段强调空间和时间一致性,实现了高效的跨模态知识迁移。Seal无需依赖2D或3D标注,直接从视觉模型中提取知识,展现出优秀的可扩展性、一致性和泛化能力。它可应用于各类点云数据集,包括真实与合成、高低分辨率、大小规模以及干净和受损数据。

SupContrast - 监督对比学习框架增强视觉表征

GithubSupContrast图像分类对比学习开源项目损失函数监督学习

SupContrast是一个开源的监督对比学习框架，致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法，在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现，支持自定义数据集，并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上，SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。

lidar-bonnetal - LiDAR点云语义分割开源框架

GithubLiDAR-BonnetalSemanticKITTI开源项目深度学习点云语义分割

LiDAR-Bonnetal是一个开源的LiDAR点云语义分割框架，使用距离图像作为中间表示。该项目提供训练管道和多个基于SemanticKITTI数据集的预训练模型。框架支持多种网络架构，如SqueezeNet和DarkNet变体，并提供了这些模型在SemanticKITTI数据集上的预训练权重和预测结果。虽然项目已归档，但其代码和模型仍可用于研究和学习LiDAR数据处理技术。研究者可以利用这些资源进行点云语义分割的相关研究。

urban_seg - 针对初学者的遥感图片语义分割项目

Githubunicom模型urban_seg多GPU训练开源项目语义分割遥感图片

一个针对初学者的遥感图片语义分割项目，使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色，仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码，帮助快速上手并提升性能。

climpred - 气象和气候预报验证的Python工具库

GithubPython库climpred天气预报验证开源项目气候预测

climpred是一个开源的Python库，专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法，适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成，支持大规模数据分析，有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量，为气象和气候科学研究做出贡献。

Satellite-Imagery-Datasets-Containing-Ships - 完整版雷达和光学卫星图像船舶检测分类数据集

Github光学卫星数据集分类开源项目船舶检测语义分割雷达卫星数据集

本页面列举了多个用于船舶检测、分类、语义分割和实例分割任务的雷达和光学卫星图像数据集，包括SSDD、OpenSARship、HRSID等。这些数据集涵盖了RadarSat-2、TerraSAR-X和Sentinel-1等卫星，提供了丰富的图像和详细的标注信息，非常适合多个船舶检测和分析任务。

learning-cloud - 云计算学习资源库及实践指南

DevOpsGenAIGithub云服务提供商云架构云计算学习开源项目

该项目汇集了超过100个云计算学习资源，内容覆盖AWS、Azure和GCP等主流公共云平台。资源包括最新的生成式AI内容、云架构模式、无服务器架构和生物信息学应用等热门主题。提供视频课程、GitHub代码库和技术博客等多种形式，适合不同层次的学习者。项目还为云计算新手提供入门指南和常见问题解答。内容定期更新，确保学习者能够获取最新的云计算技术和趋势信息。资源库不仅涵盖基础知识，还深入探讨了高级主题，如云成本控制、DevOps最佳实践和量子计算等前沿领域。所有资源均由经验丰富的云计算专家精心制作，注重实用性和可操作性。

awips2 - 开源气象数据分析与可视化软件包

AWIPSGithubUnidata可视化开源项目数据处理气象软件

AWIPS（Advanced Weather Interactive Processing System）是NSF Unidata开发的开源气象软件包，面向研究和教育机构的非商业版本。它通过LDM客户端从IDD统一获取数据，支持多种格式的解码和存储。AWIPS提供CAVE和python-awips两种可视化框架，用于数据解码、显示和分析。该软件为气象研究和教育提供强大工具支持，可免费下载使用，并支持通过云服务器访问EDEX数据。

MintPy - 开源InSAR时间序列分析软件

GithubInSARMintPy地表位移开源软件开源项目时间序列分析

MintPy是一款开源的InSAR时间序列分析软件,可处理多种格式的干涉图堆栈并生成三维地表位移数据。该软件提供常规分析流程和独立工具箱,支持大气延迟和DEM误差校正等功能。MintPy采用Python编写,模块化设计便于二次开发。作为InSAR数据处理的重要工具,MintPy在地球科学研究中得到广泛应用。

AdelaiDet - 多任务实例级识别开源工具包

AdelaiDetGithub实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉

AdelaiDet是基于Detectron2的开源工具包,实现了FCOS、BlendMask、MEInst、ABCNet等多种实例级识别算法。它为目标检测、实例分割、场景文本识别等任务提供高性能解决方案,包含预训练模型和训练接口,便于研究和开发。

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