用于航空影像特征提取的预训练模型

Question

我注意到一些资源，可以使用深度学习对航空/卫星图像进行特征提取（请参阅消息末尾）

所有这些工具都意味着用户自己使用大量数据来训练模型。但是在大多数情况下，这需要具有良好的硬件和大量的GPU

不幸的是，世界各地的人们花费大量的时间和机器资源来重复相同的训练任务以达到相似的目的

是否存在一些对卫星图像进行特征提取的预训练模型？就我而言，我想使用一种预先训练的模型来检测停车场和建筑物。

任何帮助将不胜感激

一些训练航空影像的资源

以下是我整理的一些资源：

• deepOslandia https://github.com/Oslandia/deeposlandia
• 机器人https://github.com/mapbox/robosat
• 纯正EO https://datapink.io/datapink/neat-EO
• deepOSM https://github.com/trailbehind/DeepOSM
• FaceBook AI Road Tracing https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Facebook_AI-Assisted_Road_Tracing
• YOL simrdown https://github.com/CosmiQ/simrdwn/blob/master/README.md
• 光栅视觉https://rastervision.io/

DeepSentinel

DeepSentinel会引入预训练的模型，但它适用于小规模图像。它用于Sentinel卫星图像https://github.com/tchambon/DeepSentinel

Answer 1

以下是在卫星图像/远程感应上经过预训练的一些模型的集合（撰写本文时为5）： https://tfhub.dev/google/collections/remote_sensing/1