torchgeo/terratorch
A Python toolkit for fine-tuning Geospatial Foundation Models (GFMs).
What it solves
TerraTorch は、ジオスペーシャル基盤モデルの微調整とデプロイをシンプルにするためのツールキットです。新しいデータセットやモデルの組み合わせごとにカスタムクラスを書く必要がなく、衛星・地球観測データに対する画像セグメンテーション、分類、ピクセル単位の回帰タスクを標準化されたフレームワークで提供します。
How it works
PyTorch Lightning と TorchGeo 上に構築された TerraTorch は、柔軟なフレームワークを提供し、Prithvi、TerraMind、SatMAE などの事前学習バックボーンと、SMP や mmsegmentation といったライブラリのデコーダを組み合わせることができます。すぐに使えるデータセットと datamodule を提供し、CLI、設定ファイル、Jupyter Notebook のいずれかから微調整タスクを起動できます。
Who it’s for
このライブラリは、ジオスペーシャル AI に取り組む研究者や開発者、特に地球観測タスク向けに大規模事前学習モデルを統合・微調整したい方を対象としています。
Highlights
- Extensive Model Support: Easy access to a wide range of open-source geospatial backbones including Prithvi, Clay, and Satlas.
- ** modelled tools**: Flexible trainers for segmentation, classification, and regression tasks.
- Integrated Data Handling: Direct access to all GEO-Bench and TorchGeo datasets and datamodules.
- Modular Architecture: Ability to easily swap backbones and decoders using model factories.
- Optional Extensions: Support for PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), VLLM, and specialized weather foundation models.