SegEarth-OV

不训练也能用文字分割遥感图像中的任意地物

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 15 🐛 待处理 17 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 285
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

SegEarth-OV 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队likyoo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
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
GitHub 星标★ 285
上线时间2024-09-28 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积44.4 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-11-12
浏览次数0

项目介绍

SegEarth-OV 是 CVPR 2025 Oral 论文的官方开源实现,聚焦遥感图像的开放词汇分割。传统遥感分割模型通常依赖固定类别标注,换一个数据集或新增地物类别就要重新训练,成本高、泛化差。该项目提出免训练(training-free)的开放词汇分割方案,直接复用视觉-语言基础模型的语义对齐能力,让用户用自然语言描述目标地物即可完成像素级分割,无需针对遥感域做额外微调。核心能力包括:面向遥感图像特有的尺度差异大、目标密集、方向任意等难点做适配;支持开放词汇推理,覆盖建筑、道路、水体、植被等常见地物以及用户自定义类别;提供论文对应的推理代码与评测流程,便于复现和在自有数据上验证。对遥感解译、地图制图、土地利用调查等需要快速适配新类别的场景有实用价值。

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 2026-11-12 · 当前星标 ★ 285

核心亮点

  • 免训练即可推理,省去遥感数据标注和微调成本
  • 针对遥感尺度差异大、目标密集等特点做了专门适配
  • CVPR 2025 Oral 论文官方实现,方法有学术背书且可复现

不足之处

  • 早期项目,星标和社区规模较小,生态与文档完善度待观察
  • 依赖视觉-语言基础模型,推理显存与算力开销可能偏高

适用场景

  • 遥感影像地物快速提取与制图
  • 土地利用/覆盖调查中新增类别的零样本分割
  • 为遥感标注任务生成预分割掩码以降低人工成本

替代项目

Grounded-SAM、CLIPSeg、OpenSeeD

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