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LiCSBAS

开源InSAR时间序列分析工具实现地表形变监测

LiCSBAS是由日本地理空间信息局研究员开发的开源Python和bash软件包,利用LiCSAR产品进行合成孔径雷达干涉测量(InSAR)时间序列分析。该工具可生成位移时间序列和速度,并提供交互式可视化功能,适用于地震、火山和城市沉降等地表形变监测及地球科学研究。尽管原版自2022年未更新,用户可选择LiCSBAS2或COMET版本以获得持续支持,继续为InSAR数据分析和地表变形研究提供有力工具。

gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建
3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建
这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点,在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外,通过集成COLMAP和Omnidata,该方法支持处理自定义数据集,为3D重建研究和应用提供了有力工具。
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合
Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。
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。
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱,实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务,并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台,方便研究人员进行算法开发和性能对比。
obsei - 低代码AI工具,自动化收集与分析多平台非结构化数据
AI自动化GithubObsei安装指南开源项目数据分析社交聆听
Obsei是一个开源的低代码AI自动化工具,用于收集和分析非结构化数据。其Observer模块从Twitter、Reddit、Facebook等平台获取数据,Analyzer模块进行分类、情感分析和翻译等AI任务,再通过Informer模块发送数据至不同目的地进行处理和分析。Obsei适用于社交聆听、市场研究和客户问题自动生成等场景,安装简单,支持Python 3.7+和PIP。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
inbac - 交互式批量图像裁剪工具
GithubPython工具inbac图片裁剪开源项目批量处理
inbac是一款开源的交互式批量图像裁剪工具,专为高效处理大量图片而开发。该工具提供简洁的界面,支持自定义裁剪比例、调整图像尺寸和旋转功能。通过简单的键鼠操作,可快速完成大批量图片的裁剪任务。inbac支持命令行操作,可设置输入输出目录、图像格式和质量,并提供多种快捷键以优化操作流程。适用于需要处理海量图片的场景,能显著提高图像处理效率。
wetterdienst - 开源Python库用于获取和处理多源天气数据
GithubPython库Wetterdienst天气数据开源开源项目气象站
Wetterdienst是一个开源Python库,用于获取和处理多个气象机构的开放天气数据。它提供简单的API接口,支持气象站点查询、数据筛选和格式转换等功能。该库还包含命令行工具、Web API和数据可视化组件,可用于气象分析和气候研究。Wetterdienst旨在简化天气数据的访问和处理流程,提高数据获取和分析效率。
segment-geospatial - 用于地理空间数据分割的Python工具包
GeoTIFFGithubPythonsegment-geospatial分割模型开源项目遥感
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。
lilac - 开源解决方案促进AI数据探索与质量管理
AI训练GithubLilac开源项目数据探索数据质量控制数据集处理
Lilac是一个开源的AI数据处理工具,专注于数据集的探索、管理和质量控制。它提供交互式数据探索、LLM驱动的搜索、聚类和标注功能,支持本地运行和云端处理。Lilac能够优化数据集,降低AI训练成本,并支持语义搜索和概念搜索等高级特性。该工具已被Cohere和Databricks等公司采用,用于改善预训练和微调数据的质量。
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