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PaddleRS

**飞桨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。** [](LICENSE)  

最新动态

• [2022-03-30] PaddleRS alpha版本发布！详细发版信息请参考Release Note。

简介

PaddleRS是xxx、xxx、xxx等遥感科研院所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。

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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, 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。

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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

• 环境安装
• 快速上手PaddleRS

• 准备数据集

  • 数据集说明
  • 智能标注工具EISeg

• 模型训练与评估

• 预测与可视化

• 模型导出

  • 导出预测模型
  • 导出ONNX模型

• 模型压缩

  • 量化
  • 蒸馏
  • 裁剪

• 模型部署

  • Paddle Inference部署(Python)
  • Paddle Inference部署(C++)
  • Paddle Lite部署

• API使用教程

  • API文档说明
  • API应用案例

• 重要模块说明

  • 数据增强
  • Loss说明

• 二次开发教程

  • 配置文件详解
  • 如何创造自己的模型

• 模型贡献

  • 提交PR说明
  • 模型PR规范

• 常见问题汇总

实践案例

• 地块分割
• 舰船检测
• 农作物增长预测
• 城区变化检测

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

贡献说明

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{liu2021paddleseg,
      title={PaddleSeg: A High-Efficient Development Toolkit for Image Segmentation},
      author={Yi Liu and Lutao Chu and Guowei Chen and Zewu Wu and Zeyu Chen and Baohua Lai and Yuying Hao},
      year={2021},
      eprint={2101.06175},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

@misc{paddleseg2019,
    title={PaddleSeg, End-to-end image segmentation kit based on PaddlePaddle},
    author={PaddlePaddle Authors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg}},
    year={2019}
}