モデル情報

DelineateAnything

MykolaL · DelineateAnything

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. ```bibtex @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)}, }

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情報更新日時2026/10/30 23:44:10
OVERVIEW

モデル紹介

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. ```bibtex @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)}, }

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:agpl-3.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。