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GeoTorchAI

基于PyTorch的空间时序深度学习框架

GeoTorchAI深度学习框架空间时序数据卫星图像分类PyTorchGithub开源项目

GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架，专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块，支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割，以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装，并提供示例代码，方便研究人员和开发者快速上手使用。

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介绍相关项目
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
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PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
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Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。
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Github卫星图像图像分割图像分类对象检测开源项目深度学习
本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术，包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别，适用于城市规划、环境监测等多个领域。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
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一个用于点云分析的深度学习框架，基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API，支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型，便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息，请查阅文档和示例笔记本。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
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深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
EchoTorch - 高效回声状态网络研究工具库
EchoTorchGithubPyTorch回声状态网络开源项目研究工具神经网络
EchoTorch是基于PyTorch的回声状态网络研究工具库,专注于实现和测试多种ESN模型。该库提供丰富的ESN组件、数据集和评估工具,支持概念器和内存管理等高级功能。EchoTorch的模块化设计便于集成到深度学习架构中,为ESN研究提供灵活性。它还包含数据转换、优化算法和可视化工具,是进行ESN相关实验和研究的理想选择。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch，提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快，性能优于其他实现，支持多种数据集和模型方法，为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。
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