urban_seg

针对初学者的遥感图片语义分割项目

urban_seg 遥感图片语义分割 unicom模型多GPU训练 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

upernet-swin-small - UperNet结合Swin Transformer实现精确语义分割

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet场景理解开源项目模型视觉转换语义分割

UperNet结合Swin Transformer骨干网络，提供高效的语义分割解决方案，适用于多种视觉任务，实现每像素精确语义标签预测。

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。

ULIP - 多模态预训练框架实现3D数据理解

3D理解GithubULIP多模态预训练开源项目点云分类零样本分类

ULIP是一种多模态预训练框架，集成了语言、图像和点云数据以增强3D理解能力。该框架适用于多种3D骨干网络，如Pointnet2和PointBERT等，无需增加处理延迟。ULIP-2在此基础上进行了扩展，提高了预训练的可扩展性。项目开源了预训练模型、数据集和使用指南，为3D数据分析奠定了基础。

yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现

GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型

该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割，借助PyTorch以提高分析准确性，mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测，适合高精度建筑物分割的应用需求。

clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略

CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习

该模型引入先进的复杂卷积技术，支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示，该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。

nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架

GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化

nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。

techniques - 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

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。

upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割，框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用，对每个像素预测语义标签，适合语义分割任务，并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合，用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估

GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标

oneformer_ade20k_swin_tiny - 通过单一模型实现多任务图像分割的统一框架

GithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型深度学习语义分割

OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络，这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化，为图像分割领域提供了高效的解决方案。

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