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SOLC

基于深度学习的SAR和光学遥感影像土地利用分类框架

SOLC是一个开源的遥感图像语义分割框架,专注于SAR和光学影像的土地利用分类。该项目基于PyTorch实现了多种深度学习模型,包括DeepLabv3+、UNet和SegNet等。其中SOLC V7模型采用了双流DeepLabv3+架构,并融合SAGate和ERFB模块,在WHU-OPT-SAR数据集上实现了最佳性能。项目提供了完整的源代码、预训练权重和使用说明,为遥感图像分析研究提供了实用工具。

segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
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。
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。
PaddleRS - 多任务遥感影像智能解译套件 支持全流程深度学习应用
GithubPaddleRS人工智能开源项目深度学习遥感影像飞桨
PaddleRS是基于飞桨开发的遥感影像智能解译套件,支持图像分割、目标检测等多种遥感任务。它拥有丰富模型库,针对大幅面影像优化,提供遥感数据预处理等功能,可快速完成从数据处理到模型部署的遥感深度学习应用开发全流程。PaddleRS具备工业级训练和部署性能,有效提升开发效率。
LDCC-SOLAR-10.7B - 基于SOLAR方法的深度学习模型,应用于数据通信与工程
GithubHuggingfaceLDCC-SOLAR-10.7BSOLAR论文开源项目模型模型优化深度学习硬件
项目详细描述了使用A100硬件和DeepSpeed、HuggingFace库训练的深度学习模型,通过SOLAR方法实现优化。建议使用特定版本的tokenizer文件进行模型精调,该模型适用于AI技术的多种应用场景。
Awesome-Remote-Sensing-Multimodal-Large-Language-Model - 远程遥感多模态大语言模型资源全面汇总
Github人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言遥感
本项目是远程遥感多模态大语言模型(RS-MLLMs)领域的首个综述,全面汇总了最新模型架构、训练流程、数据集和评估基准等资源。内容涵盖视觉-语言预训练模型、智能代理等多个方面,持续追踪RS-MLLMs的最新进展。项目不断更新,旨在为研究人员提供全面的RS-MLLMs资源库,促进该领域的发展。
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合
Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。
torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具
GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感
TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库,提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型,旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型,并与 PyTorch 数据加载器完全兼容,易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范,非常适合开发者和研究人员使用。
segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架
AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化
segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本,专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术,该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法,如动态int8对称量化和2:4稀疏格式,同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything,实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用,如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域,可显著提高处理效率和资源利用率。
lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型
CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习
LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型,结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐,实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色,无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美,为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。
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