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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计算机视觉卫星图像深度学习PyTorchGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南：涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源，涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现，用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外，项目提供在线运行的notebook，简化本地调试过程。
openvision - 通过开源项目OpenVision体验无缝结合Midjourney美学的图像风格
AI生成BittensorGithubHuggingfaceMidjourney风格OpenVision图像增强开源项目模型
OpenVision项目融合了Midjourney的独特美学，生成的图像无需后期调整仍具风格和细节表现，尤其在人像图像的处理上更加出色。该项目通过Bittensor网络生成，支持构建去中心化的开源AI模型，可使用diffusers和StableDiffusionXLPipeline轻松实现图像创建。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源，覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型，适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
Official_Remote_Sensing_Mamba - 创新的大型遥感图像密集预测模型
GithubRS-Mamba变化检测密集预测开源项目语义分割遥感图像
RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。
clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权
基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型，采用紧凑架构设计，具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景，可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。
MambaVision-T-1K - 提高视觉模型长距离空间依赖的处理能力
GithubHuggingfaceMambaVision变换器图像分类开源项目模型特征提取计算机视觉
MambaVision是一个混合视觉模型，将Mamba与Transformer的优点结合，重新设计后的Mamba通过引入自注意力机制有效捕获长距离空间依赖。该模型在Top-1准确率和吞吐量上表现突出，创造了新的性能标准。用户可以通过简单的安装和代码导入来使用其图像分类和特征提取功能，满足多样化的应用需求，同时提供阶段性和平均池化特征输出。
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。
vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体
GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。
vissl - 自监督视觉学习框架 促进计算机视觉研究
GithubPyTorchVISSL开源项目模型库自监督学习计算机视觉
VISSL是一个计算机视觉库，专注于自监督学习研究。它实现了最新的自监督方法，提供全面的基准测试，采用简便的配置系统和模块化设计，并支持大规模训练。VISSL致力于加快自监督任务的设计和评估过程，为研究人员提供实用且灵活的工具。
vision-lstm - 将LSTM技术创新应用于计算机视觉的前沿架构
GithubViLVision-LSTM图像处理开源项目计算机视觉预训练模型
Vision-LSTM (ViL)是一个将LSTM技术创新应用于计算机视觉的开源项目。它提供了简洁的架构实现和完整的训练流程，在ImageNet-1K等视觉任务上表现优异。ViL支持多种模型配置，并提供预训练权重。项目采用双向LSTM结构，支持不同尺寸的模型（如tiny、small、base等），并提供了适用于长序列的fine-tuning版本。包含详细文档和示例，方便研究人员和开发者探索LSTM在视觉领域的应用。
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