# 遥感多模态大语言模型技术研究

**Repository Path**: zgc-webcompetition/AI4RS

## Basic Information

- **Project Name**: 遥感多模态大语言模型技术研究
- **Description**: 遥感多模态大语言模型关键技术研究课题组
- **Primary Language**: Python
- **License**: CC-BY-4.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-30
- **Last Updated**: 2026-02-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# 遥感多模态大语言模型技术研究 (AI4RS)

## 介绍
项目组信息及成员详见：https://zgc-webcompetition.gitee.io/ai4rs/

AI4RS（AI for Remote Sensing）是一个专注于遥感多模态大语言模型关键技术研究的开源项目。该项目旨在结合大语言模型（LLM）与遥感图像分析技术，实现对遥感数据的智能化理解和处理。

### 主要特性

- **多模态融合**：整合文本与遥感图像信息，实现跨模态理解
- **智能分析**：支持遥感图像的自动解译、目标检测和场景理解
- **可扩展架构**：模块化设计，便于扩展和定制
- **开源贡献**：欢迎社区参与，共同推进遥感AI技术发展

## 软件架构

### 核心技术栈

- **深度学习框架**：PyTorch / TensorFlow
- **多模态模型**：LLaVA、BLIP、Flamingo等
- **遥感数据处理**：GDAL、Rasterio、OpenCV
- **大语言模型**：LLaMA、ChatGLM等

### 主要模块

```
AI4RS/
├── models/           # 模型定义
├── data/             # 数据处理
├── utils/            # 工具函数
├── configs/          # 配置文件
├── scripts/          # 训练和推理脚本
└── tests/            # 测试用例
```

## 安装教程

### 环境要求

- Python 3.8+
- CUDA 11.0+ (GPU支持)
- 16GB+ RAM

### 安装步骤

1. **克隆仓库**
   ```bash
   git clone https://gitee.com/zgc-webcompetition/AI4RS.git
   cd AI4RS
   ```

2. **创建虚拟环境**
   ```bash
   conda create -n ai4rs python=3.8
   conda activate ai4rs
   ```

3. **安装依赖**
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

4. **验证安装**
   ```bash
   python -c "import ai4rs; print('AI4RS installed successfully!')"
   ```

## 使用说明

### 快速开始

1. **数据准备**
   - 下载遥感数据集（如DOTA、NWPU等）
   - 按照`data/README.md`格式组织数据

2. **模型训练**
   ```bash
   python scripts/train.py --config configs/default.yaml
   ```

3. **模型推理**
   ```bash
   python scripts/inference.py --model_path checkpoints/best_model.pth --input_image path/to/image.jpg
   ```

### 示例代码

```python
from ai4rs import load_model, process_image

# 加载预训练模型
model = load_model('checkpoint_path')

# 处理遥感图像
result = model.analyze('path/to/remote_sensing_image.jpg')

# 获取分析结果
print(result.description)
print(f"置信度: {result.confidence:.2f}")
```

## 参与贡献

我们欢迎社区成员参与项目贡献！

1. **Fork 本仓库**
2. **新建功能分支**
   ```bash
   git checkout -b feat/your-feature-name
   ```
3. **提交您的改动**
   ```bash
   git commit -m "Add: 您的功能描述"
   ```
4. **创建 Pull Request**

### 贡献指南

- 请遵循项目的代码规范
- 确保提交前通过所有测试
- 更新相关文档和示例

## 开源协议

本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源协议。

## 相关资源

- **Gitee官方博客**: [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
- **优秀开源项目**: [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore)
- **GVP最有价值开源项目**: [https://gitee.com/gvp](https://gitee.com/gvp)
- **Gitee使用手册**: [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
- **Gitee封面人物**: [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)

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**AI4RS** - 让遥感智能分析更简单！