SkySenseGPT 开源项目最佳实践教程

SkySenseGPT 开源项目最佳实践教程

SkySenseGPT A Fine-Grained Instruction Tuning Dataset and Model for Remote Sensing Vision-Language Understanding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/SkySenseGPT

1. 项目介绍

SkySenseGPT 是一个针对遥感视觉语言理解任务的细粒度指令调优数据集和模型。该项目包含了一个大规模的细粒度指令调优数据集 FIT-RS，以及两个用于评估遥感大型多模态模型（RSLMMs）性能的基准：FIT-RSFG 和 FIT-RSRC。SkySenseGPT 的目标是提高 RSLMMs 对复杂遥感场景中对象间语义关系的细粒度理解能力。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.8 或更高版本
• pip

克隆项目

使用 Git 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/Luo-Z13/SkySenseGPT.git
cd SkySenseGPT

安装依赖

在项目根目录下安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

下载数据集

根据项目说明，从提供的链接中下载 FIT-RS、FIT-RSFG 和 FIT-RSRC 数据集。

运行评估

在安装完依赖后，可以使用以下命令运行评估脚本：

sh evaluation.sh

确保在运行前已经正确配置了数据集路径。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：图像级场景图生成

使用 SkySenseGPT 模型，您可以实现图像级场景图的生成。以下是一个简单的使用示例：

from models import SkySenseGPT
from datasets import FIT_RS_Dataset

# 初始化模型
model = SkySenseGPT()

# 加载数据集
dataset = FIT_RS_Dataset('path_to_fit_rs_dataset')

# 遍历数据集并进行预测
for data in dataset:
    image, instruction = data
    prediction = model.predict(image, instruction)
    print(prediction)

案例二：遥感关系理解

利用 FIT-RSRC 基准，您可以评估模型在遥感关系理解方面的性能。以下是一个评估的示例：

from models import SkySenseGPT
from benchmarks import FIT_RSRC_Benchmark

# 初始化模型
model = SkySenseGPT()

# 加载基准
benchmark = FIT_RSRC_Benchmark('path_to_fit_rsrc_benchmark')

# 运行评估
accuracy = benchmark.evaluate(model)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

4. 典型生态项目

SkySenseGPT 项目是一个典型的开源生态项目，它不仅提供了数据集和模型，还提供了相关的评估工具和基准。以下是一些与之相关的典型生态项目：

• LLaVA-1.5: 一个开源的多模态语言模型，可以用于遥感图像理解。
• GeoChat: 一个用于地理信息交流的开源聊天机器人。

通过这些项目，研究人员和开发者可以更好地理解遥感数据，并将其应用于实际的场景理解和分析中。

SkySenseGPT A Fine-Grained Instruction Tuning Dataset and Model for Remote Sensing Vision-Language Understanding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/SkySenseGPT