遙感解譯作為地理信息領域的重要組成部分，在環境監測、土地利用、災害評估等方面具有廣泛應用。然而，遙感影像因分辨率高、場景復雜而對數據標注提出了極高的要求。傳統標注方法不僅耗時耗力，還存在精度不穩定的問題。此次發布的智能標注模型，通過SAM的深度優化與遙感場景的定制開發，為行業用戶提供了一種高效、可靠的解決方案。
技術突破：為復雜遙感場景量身打造
遙感解譯中的創新應用
通過點、框分隔水域：
根據標注內容可以選擇不同的標注方式：
更可以根據框和點配合使用：
最后我們也增加了繪制直線的功能：
增加了對HQ-SAM模型的支持實現更高精度的分割：
SAM變體的全面性能、模型大小和速度比較：
SAM:
QH-SAM:
基于SAM模型的未來展望
在科技飛速發展的時代，基于SAM的智能標注模型將助力科研、企業和社會在更廣闊的領域創造價值，為解決全球環境、資源與發展問題提供新的技術支撐。我們期待這項技術在實際應用中的持續優化，為未來智慧化數據解譯注入源源不斷的動力。
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