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## 简介 LuoJiaChangeDetection，简称luoJiaCD，是一个基于 [luojianet](http://58.48.42.237/luojiaNet/home) 开发的，致力于遥感变化检测相关技术研发的开源工具箱。它提供大量的遥感变化检测模型以及它们的预训练权重和训练策略。通过解耦的模块设计，您可以轻松地将luojiaCD应用到您自己的任务中。主分支代码目前支持 **luojianet 1.8+** 以上的版本，包含 **luojianet 2.0🔥** 版本。 ### 主要特性 - **高性能** luojiaCD集成了大量基于CNN和Transformer的高性能模型, 如DMINet、Changeformer，帮助用户快速选型并将其应用于变化检测任务。 - **灵活高效** luojiaCD基于高效的深度学习框架luojianet开发，具有自动并行和自动微分等特性，支持不同硬件平台上（CPU/GPU/Ascend），同时支持效率优化的静态图模式和调试灵活的动态图模式。 ## 安装 ``` cd LuoJiaChangeDetection # 安装相关依赖 pip install -r requirements.txt ``` ## 快速入门 ### 上手教程我们提供了系列教程，帮助用户学习如何使用luojiaCD，参见[教程](https://gitee.com/xiaokang-zhang/LuoJiaChangeDetection/blob/master/Demo.ipynb)。 ### 模型训练通过运行`main.py`，用户可以通过更改.yml文件或.txt中mode参数在标准数据集或自定义数据集上训练模型。 #### 选择模型进行训练 python main.py --config configs/daminet/daminet_levir_train.yml 训练权重文件将保存在`.yaml`文件参数snapshots_dir指定路径下。 ### 模型推理和验证通过运行`main.py`，用户可以通过更改.yml文件或.txt中mode参数在标准数据集或自定义数据集上测试。 #### 选择模型进行测试 python main.py --config configs/daminet/daminet_levir_test.yml ## 模型列表 * [A2Net](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10034814) * [BISRNet](https://ieeexplore.ieee.org/document/9721305) * [ChangeFormer](https://ieeexplore.ieee.org/document/9883686) * [DMINet](https://ieeexplore.ieee.org/document/10034787) * [DSIFN](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0924271620301532) * [FC-EF](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8451652) * [FC-Siam](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8451652) * [FC-Conc](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8451652) * [FDCNN](https://ieeexplore.ieee.org/document/9052762) * [HANet](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10093022) * [RDPNet](https://ieeexplore.ieee.org/document/9970750) * [SNUNet](https://ieeexplore.ieee.org/document/9355573) * [TinyCD](https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-022-08122-3) * [USSFCNet](https://ieeexplore.ieee.org/document/10081023) ## 支持数据集 * [WHU Building](http://gpcv.whu.edu.cn/data/) * [LEVIR-CD](https://justchenhao.github.io/LEVIR/) * [GVLM](https://github.com/zxk688/GVLM) * [CropLand Change Dection (CLCD) Dataset](https://github.com/liumency/CropLand-CD) * [SYSU-CD](https://github.com/liumency/SYSU-CD) * [EGY-BCD Dataset](https://github.com/oshholail/EGY-BCD) * [HRCUS-CD](https://github.com/zjd1836/AERNet#hrcus-cd) * [OSCD](https://ieee-dataport.org/open-access/oscd-onera-satellite-change-detection#files) * [SI-BU dataset](https://github.com/liaochengcsu/BCE-Net) * [DSIFN](https://github.com/GeoZcx/*A-deeply-supervised-image-fusion-network-for-change-detection-in-remote-sensing-images/tree/master/dataset) * [Google](https://github.com/daifeng2016/Change-Detection-Dataset-for-High-Resolution-Satellite-Imagery) * [CNAM-CD](https://github.com/Silvestezhou/CNAM-CD) * [S2Looking](https://github.com/S2Looking/Dataset) * [HRSCD](https://ieee-dataport.org/open-access/hrscd-high-resolution-semantic-change-detection-dataset) * [SECOND](https://drive.google.com/u/0/uc?id=1mN8jzCKKK27p3ODGoDgepjiRYGQpB34u&export=download) * [Hi-UCD](https://github.com/Daisy-7/Hi-UCD-S) * [WUSU](https://github.com/angienikki/openwusu) * [Multisource built-up change (MSBC) and multisource OSCD (MSOSCD) datasets](https://github.com/Lihy256/MSCDUnet) * [xBD](https://xview2.org/) ## 更新 12/28/2023 - luojiaCD上线！ ## 贡献指南欢迎开发者用户提issue或提交代码PR，或贡献更多的算法和模型，一起让luojiaCD变得更好。有关贡献指南，请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。请遵循模型编写指南所规定的规则来贡献模型接口。 ## 许可证本项目遵循Apache License 2.0开源协议。 ## 致谢衷心感谢所有参与的研究人员和开发人员为这个项目所付出的努力。 ## 引用如果你觉得luojiaCD对你的项目有帮助，请考虑引用。