buildseg：用于建筑提取的QGIS插件

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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。

动向

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。

下载并安装QGIS，然后克隆这个项目：

git clone git@github.com:deepbands/buildseg.git

安装依赖：
- 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
```
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。
打开QGIS，导入栅格图像并且选择ONNX文件（*.onnx）然后点击ok。

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：