Об этом проекте

SamGeo (segment-geospatial) — это Python-пакет для сегментации геопространственных данных с помощью Segment Anything Model (SAM). Он был вдохновлён репозиторием segment-anything-eo Александра Ханчаренки и адаптирован на его основе с целью сделать SAM пригодным для геопространственного анализа при минимальном объёме кода. Пакет распространяется под лицензией MIT, документация доступна на samgeo.gishub.org, а сам проект опубликован в Journal of Open Source Software. Возможности, описанные в README: - Скачивание тайлов карт с серверов Tile Map Service (TMS) и создание файлов GeoTIFF. - Сегментация файлов GeoTIFF с помощью SAM и HQ-SAM. - Сегментация данных дистанционного зондирования с использованием текстовых подсказок. - Интерактивное создание маркеров переднего и заднего плана либо загрузка существующих маркеров из векторных наборов данных. - Сохранение результатов сегментации в форматах GeoPackage, Shapefile или GeoJSON, а также сохранение входных подсказок в формате GeoJSON. - Визуализация результатов сегментации на интерактивных картах. - Сегментация объектов на временных рядах данных дистанционного зондирования. - Предоставление сегментации по HTTP через REST API. Варианты моделей и установка: пакет поддерживает SAMGeo 1, 2 и 3, Fast SAM, HQ-SAM, Grounding DINO для текстовых подсказок и алгоритм реконструкции граней признаков. Варианты установки включают pixi (рекомендуется при сложных зависимостях PyTorch/CUDA), PyPI с дополнительными наборами, такими как samgeo, samgeo2, samgeo3, fast, hq, text, fer, api, all и extra, а также conda-forge. Для SAM 3 документирована отдельная процедура установки в Windows, включая triton-windows. Интеграция и экосистема: доступен плагин для QGIS, а README ссылается на набор инструментов ArcGIS и примеры для ArcGIS Pro. Примеры охватывают спутниковые снимки, автоматическую генерацию масок, точечные, рамковые и текстовые подсказки, пакетную сегментацию по текстовым подсказкам, плавательные бассейны, снимки Maxar Open Data и ArcGIS Pro. Видеоуроки доступны по ссылкам на YouTube-канале автора. Аппаратные и правовые замечания: SAM требует значительных вычислительных ресурсов; рекомендуется GPU с объёмом памяти не менее 8 ГБ, а также предлагаются бесплатные GPU-ресурсы Google Colab или исследовательские кредиты AWS. В README указано, что репозиторий предназначен для образовательных целей, что пользователи скачивают тайлы на свой риск и что для крупномасштабного скачивания тайлов может потребоваться разрешение поставщиков базовых карт. Проект выражает признательность за поддержку гранта NASA и поддержку AWS, а также отмечает проекты с открытым исходным кодом, на которых он основан, включая segment-anything, SAM 3, segment-anything-eo, tms2geotiff, GroundingDINO и lang-segment-anything.