基于飞桨框架开发的高性能遥感图像处理开发套件，端到端地完成从训练到部署的全流程遥感深度学习应用。

最新动态

• [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 ResNet50-vd MobileNetV3 HRNet 语义分割 UNet FarSeg DeepLab V3+ 目标检测 PP-YOLO Faster R-CNN YOLOv3 超分/去噪 DRNet LESRCNNet ESRGANet 变化检测 DSIFN STANet FC-Siam-diff	数据增强 Resize RandomResize ResizeByShort RandomResizeByShort ResizeByLong RandomFlipOrRotate RandomHorizontalFlip RandomVerticalFlip Normalize CenterCrop RandomCrop RandomScaleAspect RandomExpand Pad MixupImage RandomDistort RandomBlur Dehaze ReduceDim SelectBand RandomSwap	数据格式转换 coco to mask mask to shpfile mask to geojson 数据预处理 data split images match bands select	遥感场景分类 待更 遥感语义分割 待更 遥感目标检测 待更 遥感变化检测 待更 遥感影像超分 待更

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
  • 遥感数据介绍
  • 遥感数据集
  • 智能标注工具EISeg
  • 遥感数据处理脚本
• 模型训练
  • 数据增强
  • 模型库
  • 模型训练说明
  • 模型验证
• 推理部署
  • 模型导出
  • 推理预测
• 应用案例
  • 变化检测示例
  • 超分模块示例
• 代码贡献
  • PaddleRS代码注释规范

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。
• PaddleRS欢迎来自开源社区的贡献。如果您想要为PaddleRS贡献源码/案例，请参考贡献指南。

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/PaddlePaddle/PaddleRS}},
    year={2022}
}