本研究开发一个可提示的（promptable）模型，在大型数据集上通过特定的任务对其进行预训练，使之具有很强的泛化性，即能够通过提示（prompt）解决新数据集上的一系列下游分割任务。

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深度学习目标检测的标签数据是以一系列点的形式存储在文件中，输出结果也是以点的形式表示，难以进行目视判读。本代码可以根据检测结果在原始影像上绘制边界框，实现检测结果的可视化。在OBB的目标检测中，DOTA数据的标签以[x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 class difficult]格式记录在txt文件中，如下所示：标签文件与影像文件的名称一一对应：将标签数据绘制在影像上的可视化代码如

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深度学习目标检测的标签数据是以一系列点的形式存储在文件中，输出结果也是以点的形式表示，难以进行目视判读。本代码可以根据检测结果在原始影像上绘制边界框，实现检测结果的可视化。在OBB的目标检测中，DOTA数据的标签以[x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 class difficult]格式记录在txt文件中，如下所示：标签文件与影像文件的名称一一对应：将标签数据绘制在影像上的可视化代码如

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参考：GeospatialPython.com: Clip a Raster using a Shapefile1. 主要步骤将矢量的shapefile转化为mask数组；加载栅格影像数据；舍弃shapefile边界范围外的所有像元；将shapefile范围外的所有像元值设置为NODATA;可选步骤：对影像采用直方图拉伸，便于可视化将裁剪后的影像保存为新的栅格数据2. 工具GDAL:处理栅格数据N