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免费插件 |QGIS深度学习实现语义分割、目标检测、超分辨率重建，直接提取建筑道路农田飞机等地物

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免费插件 |QGIS深度学习实现语义分割、目标检测、超分辨率重建，直接提取建筑道路农田飞机等地物

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GIS前沿

2025-05-06

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导读：免费插件在QGIS中直接应用深度学习预训练模型。

这里我们介绍一个免费插件，在QGIS中直接应用深度学习预训练模型。

Deepness: Deep Neural Remote Sensing

核心功能：
Deepness 是一个支持 ONNX 深度神经网络模型推理的插件，可用于遥感图像的分割、目标检测和回归任务。该插件可直接在栅格正射影像上运行，旨在将深度学习的强大能力带给普通用户。

主要特点：

支持处理任意栅格图层（包括自定义文件或在线地图如 Google 卫星图像）
可限制处理范围（可视区域或由矢量图层中的多边形定义的区域）
支持多种常见模型类型：分割、检测、回归
与图层高度集成（包括输入图层和模型输出图层），输出图层可手动保存为文件
提供模型库（开发中），示例包括：飞机检测、玉米地损毁检测、油罐检测、汽车检测等
包含训练数据导出工具，可将栅格图像与掩膜导出为小块用于训练
支持高级参数配置，如空间分辨率、重叠比例、后处理方式
插件首次启动时会弹出提示，协助安装所需的 Python 外部依赖包

使用步骤

1. 打开QGIS，找到标题栏的安装插件工具

2. 直接搜索deepness, 并点击安装

安装后的图标如图所示：

3. 点击之后出现参数调整面板。

选择输入数据

预训练模型可查阅：

https://qgis-plugin-deepness.readthedocs.io/en/latest/main/main_model_zoo.html

其它参数根据实际情况调整即可，然后点击下方的run，就会得到结果。

运行中：

结果会弹出统计：

4. 结果展示

建筑提取

车辆检测

图像级分割

土地覆盖分类

超分辨率重建

模型介绍

- END -

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