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segment-geospatial

用于地理空间数据分割的Python工具包

segment-geospatialPythonGeoTIFF遥感分割模型Github开源项目

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。

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介绍相关项目
SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用
3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉
SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域，通过将2D图像分割信息转移到3D空间，为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术，实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围，也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。
comfyui_segment_anything - 基于 GroundingDino 和 SAM，使用语义字符串来分割图像中的任何元素
ComfyUIGithubPython依赖segment下载开源项目模型
ComfyUI Segment Anything项目在ComfyUI框架下实现了核心功能，并提供详细的Python依赖安装指南和模型下载方式，确保与sd-webui-segment-anything一致。用户可以通过pip命令快速安装所需依赖，并自动或手动下载BERT、GroundingDino和SAM模型。如下载速度较慢，可设置代理加速。项目欢迎社区贡献，用户可以通过fork和pull request参与代码改进。
sam-vit-huge - SAM 革新性的通用图像分割模型
AI模型GithubHuggingfaceSAM图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉
Segment Anything Model (SAM) 是Facebook Research开发的先进图像分割模型。它能根据点或框等简单提示生成精确的对象蒙版，在1100万图像和11亿蒙版的大规模数据集上训练。SAM具备强大的零样本迁移能力，可应用于多种分割任务。模型由视觉编码器、提示编码器和蒙版解码器构成，既可生成单个目标蒙版，也能自动分割整图所有对象。SAM为计算机视觉领域带来了新的可能性。
FastSAM - 全景分割模型 速度提升50倍且性能可比SAM
AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉
FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据，就实现了与SAM相当的性能，同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中，FastSAM展现出优异的零样本迁移能力，为计算机视觉研究开辟新方向。
geemap - Python工具包助力Google Earth Engine地理空间分析与交互可视化
GithubGoogle Earth EnginePythongeemap可视化地理空间分析开源项目
geemap是为Google Earth Engine开发的Python包，提供交互式地理空间分析和可视化功能。基于ipyleaflet和ipywidgets，它让用户能在Jupyter环境中分析Earth Engine数据集。geemap支持JavaScript到Python转换，具备交互式制图、数据导出、像素提取等功能，适用于地理信息领域的学习和研究。
segment-anything - 革命性AI模型实现高效图像分割
AI模型GithubSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型，能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练，具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本，支持ONNX导出，并附有示例和文档，便于集成应用。
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。
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。
Awesome-Geospatial - 精选地理空间分析工具和资源库的全面指南
Awesome-Geospatial 提供了一系列地理空间分析工具，涵盖了地理信息系统、数据库管理、图像分类和地图开发等关键功能。项目囊括了多种地理空间数据库扩展、遥感数据处理和地图创建工具，旨在为专业人士和爱好者提供高效的空间数据处理解决方案。不论是环境建模、地图分析或是数据整合，这里都有适宜的资源来强化地理空间数据的应用效率。
evf-sam2 - EVF-SAM优化文本引导的Segment Anything Model性能
EVF-SAMGithubHuggingface图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合计算机视觉
EVF-SAM项目利用早期视觉语言融合技术，提高了文本引导的Segment Anything Model性能。该开源项目为图像和视频分割任务提供解决方案，支持文本提示输入。用户可在GitHub获取源代码，通过inference.py和inference_video.py文件了解使用方法。目前需从源代码导入模型脚本，尚不支持AutoModel.from_pretrained(...)功能。
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