Доменная библиотека PyTorch с датасетами, сэмплерами, трансформациями и предобученными моделями для геопространственных данных и дистанционного зондирования.
4,2 тыс.+8 за неделю607PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 3 дня назад
weecology/DeepForest
Пакет Python для обнаружения экологических объектов, например крон деревьев и птиц, на аэрофотоснимках RGB; построен на torchvision.
- Звёзды
- 788
- Форки
- 275
- Открытые issues
- 107
- Последний коммит
- 10 дней назад
Что это?
DeepForest — пакет Python для обучения и запуска моделей обнаружения объектов на аэрофотоснимках, предназначенный для экологического мониторинга. В пакет входят предварительно обученная модель обнаружения крон деревьев и модель обнаружения птиц. Обе модели рассчитаны на один класс и могут быть дополнены классификацией видов на новых данных.
Пакет использует нейросетевые модели обнаружения объектов из torchvision, чтобы находить ограничивающие рамки отдельных деревьев на снимках RGB. Он упрощает дообучение моделей обнаружения для разных лесов, сенсоров и пространственных разрешений: пользователи могут размечать собственные данные и обучать модели под свои задачи, не начиная с нуля.
Проект распространяется по лицензии MIT, документация опубликована на Read the Docs. Пакет доступен на PyPI и требует Python 3.10 или новее.
Ключевые возможности
- 01Предварительно обученная модель обнаружения крон деревьев на снимках RGB.
- 02Предварительно обученная модель обнаружения птиц на аэрофотоснимках высокого разрешения.
- 03Поддержка обучения собственных моделей обнаружения на данных, размеченных пользователями.
- 04Построен на модулях обнаружения объектов из torchvision.
- 05Устанавливается из PyPI.
Сценарии использования
- Выделение крон отдельных деревьев на снимках, полученных при лесных обследованиях.
- Обнаружение птиц на аэрофотоснимках высокого разрешения для учёта дикой природы.
- Дообучение модели обнаружения для нового типа леса или сенсора.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое DeepForest?
- Пакет Python для обнаружения экологических объектов, например крон деревьев и птиц, на аэрофотоснимках RGB; построен на torchvision. DeepForest — пакет Python для обучения и запуска моделей обнаружения объектов на аэрофотоснимках, предназначенный для экологического мониторинга. В пакет входят предварительно обученная модель обнаружения крон деревьев и модель обнаружения птиц. Обе модели рассчитаны на один класс и могут быть дополнены классификацией видов на новых данных.
- DeepForest можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- DeepForest распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- DeepForest всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в DeepForest — 28 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать DeepForest?
- Выделение крон отдельных деревьев на снимках, полученных при лесных обследованиях. Обнаружение птиц на аэрофотоснимках высокого разрешения для учёта дикой природы. Дообучение модели обнаружения для нового типа леса или сенсора.
- Где скачать DeepForest?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/weecology/DeepForest
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Ultralytics YOLO — библиотека Python для компьютерного зрения: обнаружение объектов, сегментация, классификация, оценка позы, трекинг и другие задачи.
63,2 тыс.+188 за неделю12 тыс.PythonAGPL-3.0Обновлён 22 часа назад
Ultralytics YOLOv5 — библиотека компьютерного зрения на базе PyTorch для детекции объектов, сегментации экземпляров и классификации изображений, с обучением и экспортом моделей.
58,3 тыс.+10 за неделю17,4 тыс.PythonAGPL-3.0Активно поддерживаетсяОбновлён 3 дня назад
Инструментарий Apple на базе PyTorch для обучения небольших и крупных глубоких нейросетей, включая CLIP, LLM, модели классификации, детекции и сегментации.
7 тыс.+1 за неделю542Jupyter NotebookOtherОбновлён в прошлом месяце
Библиотека Python для инференса по фрагментам: она запускает детекторы объектов на тайлах больших изображений, чтобы находить мелкие объекты.
ИИ и машинное обучение#computer-vision#object-detection#small-object-detection#instance-segmentation#tiling
5,6 тыс.+11 за неделю794PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 7 дней назад
Библиотека Python для аугментации изображений в компьютерном зрении: пиксельные, пространственные, медицинские и 3D-преобразования с согласованной обработкой масок, рамок и ключевых точек.
ИИ и машинное обучение#computer-vision#data-augmentation#image-processing#deep-learning#object-detection
591+9 за неделю45PythonAGPL-3.0Активно поддерживаетсяОбновлён вчера