weecology/DeepForest

何を解決するか

DeepForestは、高解像度の空中RGB画像における個々の木の冠やその他の生態的対象物を識別・輪郭化する課題を解決します。リモートセンシング調査におけるデータ取得速度が、生物の同定速度を上回るというギャップに対処し、生物多様性および森林調査のためのオープンソースツールを提供します。

動作方法

DeepForestは、torchvisionオブジェクト検出モジュールに基づいたPythonパッケージです。ディープラーニングオブジェクト検出ネットワークを使用して、RGB画像内の個々の木や鳥のバウンディングボックスを予測します。このパッケージは、木の冠および鳥の検出用の事前学習済みモデルを提供しており、ユーザーは特定の森林タイプ、センサー、または空間解像度向けにアノテーションを行い、カスタムモデルの学習を拡張できます。

対象ユーザー

空中画像における個々の生物の同速度識別を自動化する必要がある生態学者、森林研究者、環境モニタリング専門家。

特徴

• 木の冠および鳥の検出用の独自の事前学習済みモデル。
• PyTorchのtorchvisionに基づいて構築され、カスタムモデルの学習と訓練が簡素化されています。
• 生態的対象物検出にRGB画像をサポート。
• リモートセンシングにおける冠輪郭抽出のためのオープンソース実装。