开源遥感切片提示词消融评测框架
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开源遥感切片提示词消融评测框架
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AI 综述
dingdjfjs-star 发布开源框架 rs-llm-prompt-eval，用 12 张合成遥感切片及像素级真值，对 V0–V4 五个提示词版本做消融评测，指标为格级 IoU、mIoU、OA 和场景准确率。三条命令可跑通生成、评测与汇总全流程；离线 mock 模拟器下解析率从 V0 的 33.3% 升至 V4 的 83.3%，mIoU 从 0.1032 升至 0.5921。 框架内置 OpenAI 兼容调用，可接入智谱 glm-4v-flash 等真实模型，每次运行落盘提示词全文与原始响应。离线 mock 评测无需 API；真实模型成绩需按文档第 6 节接入，智谱 glm-4v-flash 免费，需设置 LLM_API_KEY。文档建议先用 water_01、residential_01 两切片和 V2 版本试跑 2 次，确认输出格式与 token 上限后再跑全量。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月8日 00:36
rs-llm-prompt-eval 发布遥感切片 LLM 提示词评测框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月8日
- GitHub · 去对齐工具与仓库精选rs-llm-prompt-eval 发布遥感切片 LLM 提示词评测框架
rs-llm-prompt-eval 开源了一套遥感切片 LLM 提示词评测框架，用 12 张合成切片与像素级真值，按格级 IoU、mIoU、OA 和场景准确率对照 V0–V4 五个提示词版本跑消融。三条命令即可跑通生成、评测与汇总全流程，离线 mock 模拟器下解析率从 V0 的 33.3% 升到 V4 的 83.3%，mIoU 从 0.1032 升到 0.5921。框架内置 OpenAI 兼容调用，可接入智谱 glm-4v-flash 等真实模型，每次运行落盘提示词全文与原始响应。
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