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segment-geospatial

用于地理空间数据分割的Python工具包

segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包,旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件,使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件,创建交互式标记,保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程,方便用户使用,并在PyPI和conda-forge上可用,适用于各种计算环境。

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。
Geo-SAM - 地理图像实时分割QGIS插件,实现毫秒级响应
Geo SAMGithubQGIS插件SAM模型图像分割开源项目遥感图像
Geo-SAM是一个基于Segment Anything Model的QGIS插件,用于地理空间图像分割和地貌标记。通过预编码图像特征和精简模型,实现普通笔记本CPU上毫秒级的实时交互式分割。插件包含图像编码和交互式分割两个模块,支持多波段图像处理,无需编程即可使用。Geo-SAM提高了地理图像处理效率,为地理空间分析提供了便捷工具。
geospatial - Python地理空间分析和数据可视化包的一站式安装工具
GithubPython包geospatial地理空间分析开源软件开源项目数据可视化
geospatial是一个Python包,通过单一命令实现常用地理空间分析和数据可视化包的安装。项目采用MIT许可证,提供详细文档。基于Cookiecutter和giswqs/pypackage模板开发,geospatial为GIS专业人士提供了高效的工具集成方案。
sssegmentation - 开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型
GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割
sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱,提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架,支持各类backbone网络和分割器模型,包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。
geospatial-python - Python地理空间数据分析入门教程
CarpentriesGithubPython地理空间数据开源项目栅格数据矢量数据
geospatial-python是一个开源教程项目,提供Python处理地理空间数据的基础知识。目前包含7个主要教学单元和1个附加单元,涵盖栅格和矢量数据分析。该项目基于NEON和Data Carpentry等机构合作开发,参考了R语言版本的地理空间数据课程。项目内容持续更新,欢迎感兴趣的开发者参与贡献。
GeoSeg - 遥感图像语义分割框架 支持多种数据集和先进模型
GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像
GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。
geospatial-ml - 简化地理空间分析和机器学习包的安装流程
GithubPython包geospatial-ml地理空间分析开源软件开源项目机器学习
geospatial-ml是一个开源Python工具,通过单一命令简化地理空间分析和机器学习包的安装过程。这个项目为研究人员、数据科学家和GIS专业人士提供了一种高效设置地理空间数据科学环境的方法。它优化了工作流程,提升了效率,并保证了环境的一致性。geospatial-ml支持多种常用地理空间分析和机器学习库,使用户能够快速搭建完整的分析环境。该项目采用MIT许可证,并提供完整的在线文档。
EfficientSAM - 基于掩码预训练的实时图像分割模型
EfficientSAMGithub分割模型图像处理开源项目深度学习计算机视觉
EfficientSAM是一个基于掩码图像预训练的通用图像分割模型,支持点提示、框提示、全景分割和显著性检测等功能。该模型在保持高精度的同时显著提高了处理速度,已集成到多个开源工具中。项目提供在线演示和Jupyter notebook示例,便于研究人员和开发者快速上手和应用。
micro-sam - 显微镜图像交互式分割与追踪工具
GithubSegment Anythingnapari应用交互式分割开源项目微观图像分割模型微调
micro-sam是一款专为显微镜图像分析设计的开源工具,基于Segment Anything模型。它支持2D和3D图像的交互式分割以及2D图像序列的追踪。作为napari插件,micro-sam允许用户通过简单点击实现复杂分割任务。该工具还提供模型微调和大规模图像处理功能,为显微镜数据分析提供了高效灵活的解决方案。
segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型
AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉
SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。
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