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开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型

Raster Vision是一个开源的Python库和框架,用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割,后端采用PyTorch。作为低代码框架,它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道,并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。

gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包,支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包,支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型,以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
Custom Vision - 云端视觉AI平台提供智能图像标记和分类服务
AI工具API调用Custom Vision图像标记模型训练计算机视觉
Custom Vision是一个云端视觉AI平台,专注于图像分类和标记。该平台支持用户上传并标记图像,或为未标记图像快速添加标签。通过标记数据,Custom Vision能训练自定义计算机视觉模型。用户可评估模型效果,并使用REST API标记新图像。这个平台为创建和部署自定义视觉AI解决方案提供了便捷途径,适用于多种图像识别和分类场景。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务,包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口,并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练,利用DALI优化数据处理,使用TorchAccelerator和fp16加速训练,并通过PAI-Blade优化推理性能。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面,提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时,MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域,致力于提供全面的学习和实践资源,以推动技术进步和行业发展。
Visionati - 全方位AI视觉分析与描述服务
AI工具AI生成描述Visionati内容过滤图像分析视频分析
Visionati是一个综合性图像和视频分析平台,整合了OpenAI、Gemini等多种AI技术。平台提供详细描述、智能标签、内容过滤等功能,将复杂视觉内容转化为清晰洞察。适用于数字营销、内容创作和数据分析等领域。用户可通过内容分析器快速获取图像信息,开发者可利用API进行深度定制,增强应用程序的视觉理解能力。
aitlas - 地球观测人工智能工具箱简介
AiTLASGithub人工智能地球观测开源项目机器学习遥感
AiTLAS是一个开源的地球观测人工智能工具箱,集成了先进的机器学习方法和地球观测数据集。它适用于土地利用分类、作物预测、对象定位等多种任务。该工具箱旨在帮助地球观测专家应用新型AI方法,并为AI研究人员提供标准化的地球观测数据。AiTLAS支持Python 3.7+,提供文档和示例,便于安装和使用。
clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型
CLIPGithubHuggingfaceTransformer图像检索开源项目模型遥感图像零样本分类
clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型,专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练,clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
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。
sentinel2-cloud-detector - Sentinel-2卫星图像云检测Python包
GithubPython包Sentinel-2s2cloudless云检测开源项目机器学习
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。
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