开源项目推荐：Polygonization-by-Frame-Field-Learning

开源项目推荐：Polygonization-by-Frame-Field-Learning

Polygonization-by-Frame-Field-Learning This repository contains the code for our fast polygonal building extraction from overhead images pipeline. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Polygonization-by-Frame-Field-Learning

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Polygonization-by-Frame-Field-Learning 是一个开源项目，旨在通过帧场学习技术来实现建筑物的多边形分割。该项目基于深度学习框架 PyTorch，使用 Python 语言进行开发。项目代码结构清晰，注释详细，便于理解和二次开发。

2. 项目核心功能

该项目的主要功能是从俯视图像中快速提取多边形建筑物。它通过在图像分割神经网络中添加一个帧场输出，提高了分割质量，并为后续的多边形化步骤提供了结构信息。具体来说，模型输出包括边缘掩码、内部掩码和建筑物帧场。整个损失函数包括使掩码和帧场与地面真实数据对齐的项，以及强制帧场平滑和输出一致性的正则化项。

3. 项目最近更新的功能

最近项目的更新主要包括以下几个方面：

• 优化了神经网络结构，提高了模型在多边形分割任务上的准确性和效率。
• 增加了对不同数据集的支持，包括 Inria Aerial Image Labeling Dataset，使得模型可以适应更多种类的输入数据。
• 改进了数据处理流程，提高了数据加载和预处理的效率。
• 更新了一些依赖库，保证了项目与最新技术兼容性的同时，也增强了项目的稳定性。

通过这些更新，Polygonization-by-Frame-Field-Learning 在建筑物分割领域继续保持其先进性和实用性。

Polygonization-by-Frame-Field-Learning This repository contains the code for our fast polygonal building extraction from overhead images pipeline. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Polygonization-by-Frame-Field-Learning