Una biblioteca de dominio para PyTorch con datasets, samplers, transforms y modelos preentrenados para datos geoespaciales y de teledetección.
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weecology/DeepForest
Paquete de Python basado en torchvision para detectar objetos ecológicos, como copas de árboles y aves, en imágenes aéreas RGB.
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¿Qué es?
DeepForest es un paquete de Python para entrenar y ejecutar modelos de detección de objetos en imágenes aéreas, orientado al monitoreo ecológico. Incluye un modelo preentrenado para detectar copas de árboles y otro para detectar aves; ambos son de una sola clase y están diseñados para ampliarse con clasificación de especies mediante datos nuevos.
El paquete usa redes de aprendizaje profundo para la detección de objetos de torchvision, que predicen cuadros delimitadores alrededor de árboles individuales en imágenes RGB. Su objetivo es facilitar el reentrenamiento de modelos de detección para distintos bosques, sensores y resoluciones espaciales, de modo que los usuarios puedan anotar sus propios datos y entrenar modelos personalizados sin empezar desde cero.
El proyecto cuenta con licencia MIT y está documentado en Read the Docs. Está publicado en PyPI y requiere Python 3.10 o posterior.
Funciones clave
- 01Modelo preentrenado para detectar copas de árboles en imágenes RGB.
- 02Modelo preentrenado para detectar aves en imágenes aéreas de alta resolución.
- 03Permite entrenar modelos de detección personalizados con datos anotados por los usuarios.
- 04Basado en los módulos de detección de objetos de torchvision.
- 05Se puede instalar desde PyPI.
Casos de uso
- Delimitar copas de árboles individuales en imágenes de inventarios forestales.
- Detectar aves en fotos aéreas de alta resolución para estudios de fauna silvestre.
- Reentrenar un modelo de detección para un nuevo tipo de bosque o sensor.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es DeepForest?
- Paquete de Python basado en torchvision para detectar objetos ecológicos, como copas de árboles y aves, en imágenes aéreas RGB. DeepForest es un paquete de Python para entrenar y ejecutar modelos de detección de objetos en imágenes aéreas, orientado al monitoreo ecológico. Incluye un modelo preentrenado para detectar copas de árboles y otro para detectar aves; ambos son de una sola clase y están diseñados para ampliarse con clasificación de especies mediante datos nuevos.
- ¿DeepForest es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- DeepForest es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿DeepForest sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de DeepForest fue el 28 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar DeepForest?
- Delimitar copas de árboles individuales en imágenes de inventarios forestales. Detectar aves en fotos aéreas de alta resolución para estudios de fauna silvestre. Reentrenar un modelo de detección para un nuevo tipo de bosque o sensor.
- ¿Dónde consigo DeepForest?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/weecology/DeepForest
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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