Segment-RS一个基于SAM的遥感智能交互解译工具

4月6号，facebook发布一种新的语义分割模型，Segment Anything Model (SAM)。仅仅3天时间该项目在Github就收获了1.8万个star,火爆程度可见一斑。有人甚至称之为CV领域的GPT时刻。我们也第一时刻对SAM模型进行了复现并用不同场景的遥感数据进行了测试，详见这篇文章：第一个通用语义分割模型？Segment Anything 在遥感数据上的应用测试。

文章中我们也提到目前SAM更可能作为一种基础模型在细分领域迭代，最近一周已经有不少新的二创模型发布，在遥感领我们认为智能交互解译这种方式是AI在遥感方面拓展应用的重要媒介，而SAM中引入Prompt机制带来了更多的可能性。

目前基于SAM开展应用还有两方面问题需要解决，一个是需要一个便于交互的操作的界面，二是从算法层面解决SAM实例分割结果的分类问题。

最近我们开发了一个Segment-RS工具用来解决第一个问题，本地应用体验不错，在CPU上也能体验无延迟交互。我们在HF网站也部署了一个测试版本Segment-RS，由于免费的CPU服务器配置有限，卡顿比较严重。针对第二个问题，我们也制定了初步的开发计划，感兴趣的朋友关注公众号动态。另外，上一篇文章发布后，有部分朋友表示不想复现SAM，但想看看SAM实际操作过程。于是我们基于新版的Segment-RS录制了一个操作视频。

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