ソース情報
- リポジトリ
- Ntizar/MasterMind
- ソースの最終更新活動
- 2026年9月5日 21:46
- 検出された SKILL.md の言語
- スペイン語
- スター
- 2
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- geodeep
- description
- Usa a detectar objetos satelitales con GeoDeep.
- version
- 2.0.0
- tags
- ["geodeep","deteccion","satelite","onnx","rasterio","python","geo"]
- related_skills
- ["geodeep","satellite-ai-vision","rs-change-detection-satellite"]
# GeoDeep — detección de objetos desde satélite (ONNX)
> ⚠️ Corrección 2026-09-05 (auditoría): los IDs de modelos `pools`/`solar-panels` **no existen**; los reales incluyen `cars`, `trees`, `trees_yolov9`, `birds`, `planes`, `aerovision`, `buildings`, `roads`, `utilities`, `waldo30_nano`. Stack es **ONNX Runtime + rasterio** (no PyTorch); export de mask vía `save_mask_to_raster` / CLI `-t mask`.
**Repo:** `https://github.com/opengeos/geodeep` (Python, ~510⭐).
## When to Use
- Cuando pidas **detección/segmentación de objetos** sobre imágenes satelitales con modelos preentrenados.
## Uso (API real)
```python
import geodeep
result = geodeep.detect(..., model='cars', ...) # IDs reales: cars, trees, buildings, roads, utilities...
# export de mask: geodeep.save_mask_to_raster(...) o CLI -t mask
```
## Pitfalls
- IDs de modelos reales: **cars / trees / birds / planes / buildings / roads / utilities / aerovision / waldo30_nano**, etc. — **no** `pools`/`solar-panels`.
- Stack: **ONNX Runtime + rasterio**, no PyTorch.
- Export de mask: `save_mask_to_raster` (o CLI `-t mask`), no `output_type='mask'`.
## Verificación
- Detectar sobre una imagen satelital con un ID válido y guardar el resultado.
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