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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
EdgeSAM - 边缘设备上快速的分割模型EdgeSAM
CNNEdgeSAMGithubSAMiOS应用开源项目高性能
EdgeSAM通过优化的Prompt-In-the-Loop蒸馏方法，为边缘设备提供高效的分割模型。相较于原始SAM，EdgeSAM在速度上提升了40倍，并在iPhone 14上实现了超过30帧每秒的性能。此外，EdgeSAM在COCO和LVIS数据集上的mIoUs分别提升了2.3和3.2，性能优于MobileSAM。该项目支持ONNX和CoreML平台，并已经集成到多个开源工具中。用户还可以通过iOS App方便地使用EdgeSAM。
terratorch - 强大灵活的地理空间基础模型微调框架
GithubPyTorchTerraTorch地理空间数据开源项目机器学习模型微调
TerraTorch是基于PyTorch Lightning和TorchGeo的地理空间数据处理库，为地理空间基础模型提供微调框架。它支持多种预训练模型，包括图像分割、分类和像素回归任务的训练器。用户通过配置文件可启动微调任务，实现地理空间数据的处理和分析。
SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型
3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目
SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型，支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练，可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证，SegVol展现出优秀的分割性能，为医学影像分析提供了新的解决方案。
gtsfm - 高性能并行结构运动恢复管线GTSfM
3D重建GTSAMGTSfMGithub并行计算开源项目结构运动恢复
GTSfM是一个基于GTSAM的开源结构运动恢复(SfM)管线，专为并行计算设计。它利用Dask实现分布式处理，集成了SuperPoint和SuperGlue等先进算法。GTSfM提供Python接口，无需编译即可使用。该项目支持多种场景重建任务，可与Nerfstudio等工具集成，为计算机视觉领域提供了灵活高效的解决方案。
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。
Geogramint - 开源Telegram用户群组地理定位工具
GeogramintGithubOSINTTelegram地理定位开源项目用户搜索
Geogramint是基于Telegram API的开源地理定位工具，用于查找附近的Telegram用户和群组。它提供图形界面和命令行两种操作方式，支持Windows、Mac和Linux系统。用户可通过地图或坐标进行搜索，结果以不同颜色标记距离。该工具支持数据导出和缓存管理，为开源情报(OSINT)研究提供实用解决方案。
SlimSAM-uniform-77 - 高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能
GithubHuggingfaceSlimSAM图像分割开源项目模型模型压缩深度学习计算机视觉
SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法，通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则，将模型参数减至原始SAM-H的0.9%，计算量减至0.8%，仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比，SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。
Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览
Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学
本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。
Grounded-SAM-2 - 多模态视频目标检测与分割框架
GithubGrounding DINOSAM 2图像分割开源项目目标检测视频追踪
Grounded-SAM-2是一个开源项目，结合Grounding DINO和SAM 2技术，实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型，适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档，Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力，为研究人员和开发者提供了强大的工具。
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