Open-CD：开源变化检测工具箱深度解析与实践指南

Open-CD：开源变化检测工具箱深度解析与实践指南

open-cd 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-cd

安装指南

为了顺利运行Open-CD，您需要先确保系统已安装Python环境。推荐使用Python 3.7及以上版本。接下来，请按照以下步骤进行安装：

1. 安装依赖：

   pip install -U openmim
   mim install mmengine
   mim install "mmcv>=2.0.0"
   mim install "mmpretrain>=1.0.0rc7"
   pip install "mmsegmentation>=1.2.2"
   pip install "mmdet>=3.0.0"
   

2. 克隆仓库并安装项目：

   git clone https://github.com/likyoo/open-cd.git
   cd open-cd
   pip install -v -e .
   

   进入到下载好的open-cd目录后，通过pip install -e .命令可以将项目以editable模式安装，方便后续更新。

项目的使用说明

快速入门

• 首次使用Open-CD，建议参考位于mmseg中的快速开始文档，了解基础的安装流程。
• 对于具体项目操作，查阅get_started.md文档，并利用提供的Colab教程体验云端实验。

训练模型

以Changer模型为例，开始训练新模型的命令如下：

python tools/train.py configs/changer/changer_ex_r18_512x512_40k_levircd.py --work-dir ./changer_r18_levir_workdir

模型测试与评估

获取预测结果及计算指标分别执行：

# 显示预测图
python tools/test.py configs/changer/changer_ex_r18_512x512_40k_levircd.py changer_r18_levir_workdir/latest.pth --show-dir tmp_infer

# 仅获取评估指标
python tools/test.py configs/changer/changer_ex_r18_512x512_40k_levircd.py changer_r18_levir_workdir/latest.pth

推断应用

详细的推理流程和使用案例，可以查看项目文档中的inference.md部分。

API使用文档

Open-CD的API设计围绕着变化检测的核心任务展开，具体使用方法需查看每个模型配置文件以及相关工具模块的文档注释。重要API如数据加载、模型构建、训练循环等，在:mmsegmentation:库中有详尽说明，开发者应依据具体需求，参考这些API文档来实现定制化功能。

结论

Open-CD作为一套强大的变化检测工具箱，提供了从模型训练到应用推断的一站式解决方案。通过遵循上述指导，研究人员和开发者能够快速上手，探索遥感图像处理与变化检测的新前沿。在您的研究与实践中，合理引用相关的学术作品以体现对原作者工作的尊重，是科研诚信的基本要求。

记得，当您在使用过程中遇到任何问题时，开放源代码社区的论坛和Issue跟踪是解决问题的好去处。祝您在使用Open-CD的旅程中收获满满！

open-cd 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-cd