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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。

Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
Entity - 开源工具箱实现开放世界高质量图像分割
EntitySegGithub图像分割开放世界分割开源工具箱开源项目高质量分割
EntitySeg是一个专注于开放世界和高质量图像分割的开源工具箱。它集成了多种前沿算法,如开放世界实体分割、超高分辨率图像分割和类别无关半监督学习。该工具箱支持多个研究项目,应用范围广泛,从基础图像分割到复杂场景理解。EntitySeg为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。
segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包
GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化
segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包,实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能,安装简便,文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。
awesome-remote-sensing-change-detection - 遥感变化检测数据集与代码资源汇总
Github多光谱开源项目数据集深度学习遥感变化检测高分辨率
项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。
SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法
GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习
SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法,通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现,包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异,为图像分割研究提供新思路。项目开源代码,支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术,提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
solo-learn - 使用自监督学习进行无监督视觉表征的方法与技巧
GithubPyTorch Lightningsolo-learn开源项目无监督自监督学习视觉表示学习
solo-learn库基于PyTorch Lightning,提供多种自监督方法用于无监督视觉表征学习。该库包含全面的训练技巧和多种数据处理、评估方式,以提高训练效果和可重复性。其主要特点有快速的数据处理、自定义模型检查点、线上和线下的K-NN评估。库内包含灵活的数据增强、可视化功能,并不断更新方法和改进教程,使模型训练和调试更加高效简便。
yoloair - YOLOAir2024版:综合模型改进教程与源码库
GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目
YOLOAir2024版发布,提供多模型支持及改进教程,包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用,如目标检测、实例分割、图像分类等,适用于科研与实际应用。免费提供源代码。
PaddleSeg - 高性能端到端图像分割工具套件,支持从训练到部署
AI套件GithubPaddleSegPaddleX图像分割开源项目飞桨
PaddleSeg是一款基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件,内含超过45种模型算法和140多个预训练模型,支持语义分割、交互式分割、Matting及全景分割。应用场景广泛,包括医疗、工业、遥感等。具备高精度、高性能、模块化以及全流程特性,兼容多个操作系统如Linux、Windows、MacOS,适用于多种硬件的训练和部署。
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。
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