torchgeo/terratorch
A Python toolkit for fine-tuning Geospatial Foundation Models (GFMs).
What it solves
TerraTorch 是一套工具組，旨在簡化地理空間基礎模型的微調與部署。它消除為每個新資料集或模型組合撰寫自訂類別的需求，提供一個標準化框架，支援衛星與地球觀測資料的影像分割、分類與像素級回歸等任務。
How it works
TerraTorch 基於 PyTorch Lightning 與 TorchGeo，提供彈性的框架，允許使用者將各種預訓練的骨幹（例如 Prithvi、TerraMind、SatMAE）與不同的解碼器（來自 SMP、mmsegmentation 等函式庫）結合。它提供即用型資料集與 datamodule，並支援透過指令列介面（CLI）、設定檔或 Jupyter Notebook 來啟動微調任務。
Who it’s for
此函式庫適用於從事地理空間 AI 的研究人員與開發者，特別是希望將大型預訓練模型整合並微調於地球觀測任務的人士。
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.