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- [2022-05-19] 🔥 PaddleRS发布1.0-beta版本,全面支持遥感领域深度学习任务。详细发版信息请参考Release Note。
简介
PaddleRS是遥感科研院所、相关高校共同基于飞桨开发的遥感处理平台,支持遥感图像分类,目标检测,图像分割,以及变化检测等常用遥感任务,帮助开发者更便捷地完成从训练到部署全流程遥感深度学习应用。
特性
-
特有的遥感数据处理模块:针对遥感行业数据特点,提供了大尺幅数据切片与拼接,支持读取
tif
、png
、jpeg
、bmp
、img
以及npy
等格式,支持地理信息保存和超分辨率。 -
覆盖任务广:支持目标检测、图像分割、变化检测、参数反演等多种任务
-
高性能:支持多进程异步I/O、多卡并行训练、评估等加速策略,结合飞桨核心框架的显存优化功能,可大幅度减少分割模型的训练开销,让开发者更低成本、更高效地完成图像遥感图像的开发和训练。
产品矩阵
模型总览 | 数据增强 | 遥感工具 | 实践案例 |
场景分类
|
数据增强
|
数据格式转换
|
遥感场景分类
|
代码结构
这部分将展示PaddleRS的文件结构全貌。文件树如下:
├── deploy # 部署相关的文档和脚本
├── docs # 整个项目文档及图片
├── paddlers
│ ├── rs_models # 遥感专用网络模型代码
│ ├── datasets # 数据加载相关代码
│ ├── models # 套件网络模型代码
│ ├── tasks # 相关任务代码
│ ├── tools # 相关脚本
│ ├── transforms # 数据处理及增强相关代码
│ └── utils # 各种实用程序文件
├── tools # 用于处理遥感数据的脚本
└── tutorials
└── train # 训练教程
技术交流
- 如果你发现任何PaddleRS存在的问题或者是建议, 欢迎通过GitHub Issues给我们提issues。
- 欢迎加入PaddleRS 微信群
使用教程
- 快速上手PaddleRS
- 准备数据集
- 模型训练
- 推理部署
- 模型导出
- 推理预测
- 应用案例
- 代码贡献
开源贡献
- 非常感谢国家对地观测科学数据中心、中国科学院空天信息创新研究院、北京航空航天大学、武汉大学、中国石油大学(华东)、中国地质大学、中国四维、航天宏图、中科星图、超图等单位对PaddleRS项目的贡献。注:排名不分先后。
- 非常感谢geoyee(陈奕州), Bobholamovic(林漫晖), kongdebug(孔远杭), huilin16(赵慧琳)等开发者对PaddleRS项目的贡献。
许可证书
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
学术引用
如果我们的项目在学术上帮助到你,请考虑以下引用:
@misc{paddlers2022,
title={PaddleRS, Awesome Remote Sensing Toolkit based on PaddlePaddle},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS}},
year={2022}
}