Flurseg

Flurseg — модель семантической сегментации для снимков сверху: дронов, ортофото и телефона. Она размечает каждый пиксель на один из 11 классов городских и наземных поверхностей. В основе — EoMT-DINOv3-Large, дообученный на псевдометках SAM 3, которые вручную проверили и уточнили.

🔍 Ключевые особенности

• 🗺 11 классов: ground, paved_surface, low_vegetation, tree, building, vehicle, construction, curb, road_marking, utility_cover и other.
• ⚡ Student-модель от SAM 3: нужен один forward pass на тайл вместо нескольких текстовых прогонов учителя.
• 🖥 Крупные изображения не уменьшают: используется sliding window 768 px со stride 384 px.
• 📊 Версия v1 показывает val mIoU 0.6459; v2 с self-training заявлена как «coming soon».
• ⚠ Тонкие и редкие классы вроде curb, road_marking и utility_cover остаются сложнее частых.

💻 Пример

import torch
from transformers import EomtDinov3ForUniversalSegmentation

model = EomtDinov3ForUniversalSegmentation.from_pretrained(
    "AIhdproduction/Flurseg", subfolder="v1"
).eval().cuda()

Подробнее

mIoU 0.6459 измерен на val против вручную уточнённых меток SAM 3, а не независимого теста.
Обучение шло в основном на снимках Швейцарии и других стран Европы — возможны просадки на других регионах и сенсорах.
Модель рассчитана на вид сверху; тонкие классы могут уступать SAM 3.
Веса распространяются по DINOv3 License, данные обучения не публикуются.