/ Модель

Характеристики

Размер весов
267 МБ
Лицензия
AGPL 3.0
Библиотека
ultralytics
Опубликована
23 апр 2025

DelineateAnything

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

Модель сегментации спутниковых изображений для обнаружения границ сельскохозяйственных полей при разных источниках и разрешениях снимков.

5 021скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены21 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Delineate Anything v2 — модель сегментации изображений, разработанная Mykola Lavreniuk и соавторами для определения границ сельскохозяйственных полей. Она предназначена для анализа спутниковых и других изображений земной поверхности с разным разрешением, включая режим zero-shot. Модель обучена на наборе FBIS-73M, содержащем 73 миллиона экземпляров из 61 страны и изображения с разрешением от 0,25 до 10 м.

По данным авторов, версия v2 повысила mAP@0.5 на 103,3% относительно первой версии; обработка территории Украины площадью 603 000 км² заняла 5,4 часа на ПК с одной видеокартой NVIDIA RTX 5070 Ti с 16 ГБ памяти. Репозиторий использует PyTorch и библиотеку Ultralytics. Лицензия — AGPL-3.0.

Сценарии применения

  • выделение контуров сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках
  • создание карт полей для крупных территорий
  • анализ границ полей на изображениях с разным разрешением
  • zero-shot сегментация сельскохозяйственных полей в разных странах

Ограничения

Качество может зависеть от источника и разрешения изображений и условий съёмки; README не приводит подробных оценок для отдельных регионов или типов снимков. Для обработки больших территорий требуется GPU: приведённый авторами пример использует NVIDIA RTX 5070 Ti с 16 ГБ памяти.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Delineate Anything v2: A Global Foundation Model for Field Delineation

by Mykola Lavreniuk, Nataliia Kussul, Andrii Shelestov, Yevhenii Salii, Volodymyr Kuzin, Charlotte Julia Li-Xing Wang, Zoltan Szantoi

Delineate Anything v2 extends Delineate Anything into a globally representative, resolution-agnostic foundation model that scales agricultural field boundary detection to a planetary level from any imagery source. Trained on FBIS-73M, a massive 73-million-instance dataset spanning 61 countries with diverse imagery sources ranging from 0.25m to 10m resolution, built through a resolution-specific curation pipeline that solves the parcel-versus-field mismatch, Delineate Anything v2 sets a new state-of-the-art in global zero-shot delineation. It delivers a +103.3% relative gain in mAP@0.5 over Delineate Anything while maintaining extreme efficiency, mapping all of Ukraine (603,000 km²) in 5.4 hours on a regular PC with 1 GPU NVIDIA RTX 5070 Ti 16 GB.

intro v1

intro v2

Papers

Citation

@inproceedings{lavreniuk2026delanyv2,
      title={Delineate Anything v2: A Global Foundation Model for Field Delineation}, 
      author={Mykola Lavreniuk and Nataliia Kussul and Andrii Shelestov and Yevhenii Salii and Volodymyr Kuzin and Charlotte Julia Li-Xing Wang and Zoltan Szantoi},
      year={2026},
      booktitle={European Conference on Computer Vision Workshops (ECCVW)},
}

@inproceedings{lavreniuk2025delineateanything,
      title={Delineate Anything: Resolution-Agnostic Field Boundary Delineation on Satellite Imagery}, 
      author={Mykola Lavreniuk and Nataliia Kussul and Andrii Shelestov and Bohdan Yailymov and Yevhenii Salii and Volodymyr Kuzin and Zoltan Szantoi},
      year={2025},
      booktitle={European Conference on Artificial Intelligence},
}

@article{lavreniuk2025delineateanythingflow,
      title={Delineate Anything Flow: Fast, Country-Level Field Boundary Detection from Any Source}, 
      author={Mykola Lavreniuk and Nataliia Kussul and Andrii Shelestov and Yevhenii Salii and Volodymyr Kuzin and Sergii Skakun and Zoltan Szantoi},
      year={2025},
      journal={[https://arxiv.org/abs/2511.13417](https://arxiv.org/abs/2511.13417)},
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ultralytics

Нельзя запустить

Модели Ultralytics YOLO требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
46f98c0

0 моделей