https://github.com/dymaxionlabs/unetseg

U-Net semantic segmentation for satellite imagery
https://github.com/dymaxionlabs/unetseg

keras remote-sensing satellite-imagery segmentation unet

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U-Net semantic segmentation for satellite imagery

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/dymaxionlabs/unetseg
• Owner: dymaxionlabs
• License: apache-2.0
• Created: 2021-04-20T19:07:59.000Z (almost 4 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-06-29T12:33:56.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2024-06-24T04:55:07.453Z (7 months ago)
• Topics: keras, remote-sensing, satellite-imagery, segmentation, unet
• Language: Python
• Homepage: https://unetseg.readthedocs.io/en/latest/
• Size: 290 KB
• Stars: 27
• Watchers: 5
• Forks: 10
• Open Issues: 6
• Metadata Files:
  • Readme: README-ES.md
  • Changelog: CHANGELOG.md
  • License: LICENSE.txt
  • Code of conduct: CODE_OF_CONDUCT.md

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README

        
_Esta herramienta digital forma parte del catálogo de herramientas del **Banco Interamericano de Desarrollo**. Puedes conocer más sobre la iniciativa del BID en [code.iadb.org](https://code.iadb.org)_



  



unetseg




  Segmentación semántica U-Net para imágenes de satélite





  

  

  



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  Descripción •

  Contribuyendo •

  Autores •

  Licencia •






## :information_source: Descripción

Paquete de Python de la implementación de un modelo de _deep learning_ para segmentación semántica basada en la arquitectura U-Net. Utiliza [Tensorflow](https://www.tensorflow.org/) y [Keras](https://keras.io/) para definir y entrenar el modelo.

Sirve para cualquier caso de uso donde se quiera delimitar el contorno de un objeto de interés, y está especialmente afinado para imágenes multiespectrales de satelitales, aéreas y de drones, de distinta resolución espacial.




## :handshake: Contribuyendo

Informes de bugs y pull requests son bienvenidos en GitHub en la [página de issues](https://github.com/dymaxionlabs/unetseg/issues). Este proyecto está destinado a ser un espacio seguro y acogedor para la colaboración, y se espera que los colaboradores sigan el código de conducta de [Contributor Covenant](http://contributor-covenant.org).




## :man_technologist: Autores

- Damián Silvani: 

- María Roberta Devesa: 

- Gessica Paniagua: 

- Federico Bayle: 

- Alan Toris




## :page_facing_up: Licencia

Este proyecto tiene licencia de Apache 2.0. Ver [LICENSE.txt](LICENSE.txt).