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半自动辅助标注大赏：高效精准的奥秘全知晓

日期：2024-12-13 17:41:07

遥感解译作为地理信息领域的重要组成部分，在环境监测、土地利用、灾害评估等方面具有广泛应用。然而，遥感影像因分辨率高、场景复杂而对数据标注提出了极高的要求。传统标注方法不仅耗时耗力，还存在精度不稳定的问题。此次发布的智能标注模型，通过SAM的深度优化与遥感场景的定制开发，为行业用户提供了一种高效、可靠的解决方案。

技术突破：为复杂遥感场景量身打造

  1. 多尺度分割支持：模型可适应高分辨率影像，精准分割大场景中的细小目标，如建筑物、道路、植被和水体。
  2. 自动化目标检测与分割：通过少量交互提示即可快速识别影像中的感兴趣区域，大幅降低人工干预的需求。
  3. 快速标注：为变化检测、语义分割实现快速标注，减少人工成本。

遥感解译中的创新应用

通过点、框分隔水域：

根据标注内容可以选择不同的标注方式：

更可以根据框和点配合使用：

最后我们也增加了绘制直线的功能：

增加了对HQ-SAM模型的支持实现更高精度的分割：

HQ-SAM 尽可能地重复使用了 SAM 的预训练模型权重，只新增了两个关键组件，即高质量输出令牌和全局-局部特征融合

SAM变体的全面性能、模型大小和速度比较：

SAM:

QH-SAM:

基于SAM模型的未来展望

在科技飞速发展的时代，基于SAM的智能标注模型将助力科研、企业和社会在更广阔的领域创造价值，为解决全球环境、资源与发展问题提供新的技术支撑。我们期待这项技术在实际应用中的持续优化，为未来智慧化数据解译注入源源不断的动力。