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TorchGeo: 地理空间数据集、采样器、变换和预训练模型库
TorchGeo 是一个开源 Python 库，为地理空间数据深度学习研究提供数据集、采样器、变换和预训练模型，旨在简化地理空间数据处理和模型构建流程。
Python
添加于 2025年5月11日3,393
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ForksPython
语言项目简介
摘要
TorchGeo 是一个基于 PyTorch 构建的地理空间数据深度学习库。它为研究人员和开发者提供了处理和分析地球观测数据的必要组件，包括数据集加载、数据增强、批处理和预训练模型。
解决的问题
处理地理空间数据进行深度学习通常需要复杂的步骤，包括数据获取、预处理、格式转换和模型适应性调整。TorchGeo 通过提供统一的接口和工具集，极大地简化了这一过程。
核心特性
丰富的地理空间数据集
提供多种公开可用的地理空间数据集，并支持方便的数据加载和管理。
高效的数据采样器
灵活的数据采样策略，支持各种深度学习任务对空间数据的采样需求。
强大的数据变换功能
一系列用于地理空间图像预处理和增强的变换操作。
预训练模型
提供在地理空间数据上预训练的模型，加速模型开发和迁移学习。
技术栈
Python
PyTorch
GDAL
Rasterio
Shapely
使用场景
TorchGeo 的组件适用于多种涉及地理空间图像分析的深度学习任务：
土地覆盖分类
详情
利用 TorchGeo 加载卫星图像数据集（如 Sentinel-2, Landsat），应用变换进行数据增强，训练模型对地表类型进行分类。
用户价值
简化遥感图像数据的准备工作，加速土地覆盖分类模型的开发与实验。
地理空间目标检测
详情
使用 TorchGeo 处理高分辨率航空影像，利用其采样器处理大尺寸图像块，结合预训练模型进行建筑物或车辆等目标的检测。
用户价值
提供处理大规模地理空间影像的有效方法，提高目标检测的效率和准确性。
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