weecology/DeepForest

해결하는 문제

DeepForest는 고해상도 공중 RGB 영상에서 개별 나무 우산과 기타 생태적 대상을 식별하고 윤곽을 추출하는 문제를 해결합니다. 원격 탐사 조사에서 데이터 수집 속도가 생물 식별 속도를 앞서는 격차를 메우며, 생물 다양성 및 산림 조사용 오픈소스 도구를 제공합니다.

작동 방식

DeepForest는 torchvision 객체 탐지 모듈 기반의 Python 패키지입니다. 딥러닝 객체 탐지 네트워크를 사용하여 RGB 영상에서 개별 나무와 새의 경계 상자(바운딩 박스)를 예측합니다. 이 패키지는 나무 우산 및 새 탐지용 사전 학습된 모델을 제공하며, 사용자는 특정 산림 유형, 센서, 또는 공간 해상도에 맞게 애노테이션을 수행하고 사용자 정의 모델을 학습하여 확장할 수 있습니다.

대상 사용자

공중 영상에서 개별 생물의 실시간 식별을 자동화해야 하는 생태학자, 산림 연구자, 환경 모니터링 전문가.

주요 특징

• 나무 우산 및 새 탐지용 자체 사전 학습된 모델.
• PyTorch의 torchvision 기반으로, 사용자 정의 모델의 학습과 훈련이 간편합니다.
• 생태적 대상 탐지용 RGB 영상 지원.
• 원격 탐사에서 우산 윤곽 추출을 위한 오픈소스 구현.