jeo

用 JAX 快速训练遥感影像模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 模型训练 🍴 复刻 24 🐛 待处理 1 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 171
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无付费版本

项目预览

jeo 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类模型训练
开发团队google-deepmind
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无付费版本
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,earth-observation,jax,remote-sensing,research
GitHub 星标★ 171
上线时间2024-10-26 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积1.3 MB
本站数据更新2026-10-31
维护状态较活跃
收录时间2026-10-31
浏览次数0

项目介绍

jeo 是一个基于 JAX 的地球观测(Earth Observation)模型训练库,面向遥感影像的深度学习研究。它把 JAX 的自动微分、jit 编译与多设备并行能力封装成训练流程,帮助研究者快速搭建、训练和评估用于卫星影像分类、分割、变化检测等任务的模型。核心能力包括:统一的训练循环与配置管理、对常见遥感数据集的加载与预处理、模型组件的模块化组合,以及利用 JAX 生态进行高效数值计算。相比通用训练框架,jeo 更聚焦遥感场景的数据形态与任务范式,减少研究者在数据管线和训练样板代码上的重复工作,适合作为地球观测方向的原型实验与论文复现基础。项目处于早期阶段,API 可能随研究需求调整。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-31 · 当前星标 ★ 171

核心亮点

  • 基于 JAX,天然支持 jit 编译、自动微分与多设备并行,训练效率高
  • 聚焦地球观测任务,内置遥感数据加载与预处理,减少样板代码
  • 模块化设计,训练循环与模型组件可组合,便于做研究实验

不足之处

  • 项目处于早期,API 和文档可能不稳定,生态与示例较少
  • 社区规模小,遇到问题可参考的案例和讨论有限

适用场景

  • 卫星/航拍影像的语义分割模型训练
  • 遥感影像分类任务的快速原型实验
  • 地球观测方向的论文复现与算法对比

替代项目

torchgeo、raster-vision、terratorch

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