Rt Detr Finetuned For Satellite Image Roofs Detection

🚀 リモートセンシング用屋根検出モデル

このモデルは、リモートセンシングタスクにおける屋根検出を行うためのものです。高精度な物体検出を実現し、衛星画像から屋根を効率的に検出します。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを始めることができます。

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForObjectDetection, AutoImageProcessor
import torch
import cv2

image_path=YOUR_IMAGE_PATH
image = cv2.imread(image_path)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("Yifeng-Liu/rt-detr-finetuned-for-satellite-image-roofs-detection")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("Yifeng-Liu/rt-detr-finetuned-for-satellite-image-roofs-detection")


CONFIDENCE_TRESHOLD = 0.5

with torch.no_grad():
    model.to(device)

    # load image and predict
    inputs = image_processor(images=image, return_tensors='pt').to(device)
    outputs = model(**inputs)

    # post-process
    target_sizes = torch.tensor([image.shape[:2]]).to(device)
    results = image_processor.post_process_object_detection(
        outputs=outputs,
        threshold=CONFIDENCE_TRESHOLD,
        target_sizes=target_sizes
    )[0]

✨ 主な機能

• リモートセンシングタスクに特化した物体検出機能を備えています。
• 高精度な屋根検出を実現し、衛星画像から屋根を正確に検出します。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

• モデルタイプ：リモートセンシングタスク用の物体検出モデルです。
• ライセンス：MIT

モデルのソース

• GitHub：Jupyter Notebook
• デモ：Hugging Face Space

モデルの制限事項

ユーザー（直接的なユーザーと下流のユーザーの両方）は、モデルのリスク、バイアス、および制限事項を認識する必要があります。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

📦 モデル情報

📊 モデルの評価結果

モデル名：rt-detr-finetuned-for-satellite-image-roofs-detection