面向地理空间数据的 PyTorch 领域库，提供数据集、采样器、变换和预训练模型。
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weecology/DeepForest
用于在航拍 RGB 影像中检测树冠、鸟类等生态目标的 Python 包，基于 torchvision。
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这是什么？
DeepForest 是一个用于航拍影像目标检测的 Python 包，面向生态监测场景。它内置树冠检测模型和鸟类检测模型，两者均为单类别模型，可以基于新数据扩展到物种分类。
该包基于 torchvision 的目标检测网络，在 RGB 影像中预测单棵树木的边界框。它的目标是简化在不同森林、传感器和空间分辨率下重新训练检测模型的流程，用户可以标注自己的数据并训练定制模型。
项目采用 MIT 许可证，文档托管在 Read the Docs，已发布到 PyPI，要求 Python 3.10 及以上版本。
核心功能
- 01内置用于 RGB 影像的预训练树冠检测模型。
- 02内置用于高分辨率航拍影像的预训练鸟类检测模型。
- 03支持基于用户标注数据训练自定义检测模型。
- 04基于 torchvision 的目标检测模块构建。
- 05可通过 PyPI 安装。
适用场景
- 在森林调查影像中勾勒单棵树的树冠范围。
- 在高分辨率航拍照片中检测鸟类，用于野生动物调查。
- 针对新的森林类型或传感器重新训练检测模型。
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常见问题
- DeepForest 是什么？
- 用于在航拍 RGB 影像中检测树冠、鸟类等生态目标的 Python 包，基于 torchvision。 DeepForest 是一个用于航拍影像目标检测的 Python 包，面向生态监测场景。它内置树冠检测模型和鸟类检测模型，两者均为单类别模型，可以基于新数据扩展到物种分类。
- DeepForest 可以免费使用吗？用的什么许可证？
- DeepForest 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
- DeepForest 还在维护吗？
- 活跃维护中。DeepForest 最近一次提交是在 2026年10月28日。
- DeepForest 适合用来做什么？
- 在森林调查影像中勾勒单棵树的树冠范围。 在高分辨率航拍照片中检测鸟类，用于野生动物调查。 针对新的森林类型或传感器重新训练检测模型。
- 在哪里获取 DeepForest？
- 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/weecology/DeepForest
概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。
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