buildseg是一个基于ONNX的用于建筑提取的QGIS插件（使用PaddlePaddle训练并转为ONNX），使用PaddleSeg提供的语义分割能力，可以对大片区域进行分块提取并拼接。当前新增了自动下载栅格影像并进行建筑提取，用户需要在Mapbox进行注册并记录Token。
*说明：栅格根据矢量范围从Mapbox下载，且使用的模型为SegFormer_B2。
- xx 04 2022 [v0.3] : 1. 添加基于Mapbpx的在线地图分割； 2. 国际化支持。
- 08 02 2022 [v0.2] : 1. 使用ONNX代替PaddlePaddle； 2. 在Windows / Linux / Mac OS上进行了测试。
- 23 12 2021 [v0.1] : 1. 添加基于PaddlePaddle的语义分割功能； 2. 添加结果转为矢量数据； 3. 添加矢量简化。
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下载并安装QGIS，然后克隆这个项目：
git clone [email protected]:deepbands/buildseg.git -
安装依赖：
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进入项目文件夹并且使用OSGeo4W shell（使用管理员打开）安装依赖库：
cd buildseg pip install -r requirements.txt -
或者直接使用管理员权限打开OSGeo4W shell并且输入：
pip install opencv-python onnx onnxruntime --user
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复制buildseg文件夹到QGIS配置文件夹并在QGIS的插件管理中选择此插件（如果未显示，请重新启动QGIS）。
- 你可以通过QGIS界面中左上方的菜单知道你的配置文件夹路径
[设置] > [用户配置] > [打开当前配置文件夹]。 - 进入
python\plugins然后粘贴buildseg文件夹。 - 完整的路径应该如下：
C:\Users\$USER\AppData\Roaming\QGIS\QGIS3\profiles\default\python\plugins\buildseg。
- 你可以通过QGIS界面中左上方的菜单知道你的配置文件夹路径
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打开QGIS，导入栅格图像并且选择ONNX文件（
*.onnx）然后点击ok。
- mIoU从PaddlePaddle模型测出，其他的参数由ONNX模型获得。
- 训练 / 评估 （5k）数据：AI Studio。
- 运行耗时的测试环境：[Win10] / [i7-10750H] / [RTX 2060] ，测试数据：百度云盘 | 谷歌云盘。
| 模型 | 骨干网络 | 分辨率 | 平均交并比 | 参数(MB) | 运行耗时(s) | 静态权重 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OCRNet | HRNet_W18 | 512x512 | 89.38% | 46.49 | 39.090 | 百度云盘 | 谷歌云盘 |
| SegFormer_B2 | - | 512x512 | 89.47% | 104.56 | 59.498 | 百度云盘 | 谷歌云盘 |
| BiSeNet_V2 | - | 512x512 | 84.61% | 8.94 | 7.004 | 百度云盘 | 谷歌云盘 |
*说明 ：所有百度网盘的提取码均为band.
这项工作正在进行中，目前相关的文档如下：
- 不使用plugin builder来构建一个更简单的插件。