torchgeo/terratorch
A Python toolkit for fine-tuning Geospatial Foundation Models (GFMs).
What it solves
TerraTorch는 지리공간 기반 모델의 미세 조정 및 배포를 간소화하도록 설계된 툴킷입니다. 새로운 데이터셋이나 모델 조합마다 커스텀 클래스를 작성할 필요가 없으며, 위성 및 지구 관측 데이터에 대한 이미지 분할, 분류, 픽셀 단위 회귀와 같은 작업을 위한 표준화된 프레임워크를 제공합니다.
How it works
PyTorch Lightning과 TorchGeo 위에 구축된 TerraTorch는 유연한 프레임워크를 제공하여 Prithvi, TerraMind, SatMAE와 같은 다양한 사전 학습 백본을 SMP, mmsegmentation 등 라이브러리의 디코더와 결합할 수 있게 합니다. 즉시 사용할 수 있는 데이터셋과 datamodule을 제공하며, CLI, 설정 파일 또는 Jupyter Notebook을 통해 미세 조정 작업을 실행할 수 있습니다.
Who it’s for
이 라이브러리는 지리공간 AI를 연구·개발하는 연구원 및 개발자를 대상으로 하며, 특히 대규모 사전 학습 모델을 지구 관측 작업에 통합하고 미세 조정하려는 사용자에게 적합합니다.
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.