Esta es la aplicación de Linux llamada Raster Vision cuya última versión se puede descargar como RasterVision0.21.3sourcecode.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Raster Vision con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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Visión de trama
DESCRIPCIÓN
Raster Vision es un marco de código abierto para los desarrolladores de Python que crean modelos de visión artificial en conjuntos de imágenes satelitales, aéreas y de otro tipo (incluidas las imágenes oblicuas de drones). Hay soporte incorporado para clasificación de chips, detección de objetos y segmentación semántica usando PyTorch. Raster Vision permite a los ingenieros configurar de forma rápida y repetible canalizaciones que pasan por componentes centrales de un flujo de trabajo de aprendizaje automático: análisis de datos de entrenamiento, creación de chips de entrenamiento, modelos de entrenamiento, creación de predicciones, evaluación de modelos y agrupación de archivos de modelo y configuración para una fácil implementación. La entrada a una canalización de Raster Vision es un conjunto de imágenes y datos de entrenamiento, opcionalmente con áreas de interés (AOI) que describen dónde se etiquetan las imágenes. El resultado de una canalización de Raster Vision es un paquete de modelos que le permite utilizar fácilmente modelos en varios escenarios de implementación.
Caracteristicas
- Recopile estadísticas y métricas a nivel de conjunto de datos para usar en procesos posteriores
- Cree chips de entrenamiento a partir de una variedad de fuentes de imágenes y etiquetas
- Entrena un modelo usando un "backend" como PyTorch
- Hacer predicciones usando modelos entrenados en validación y datos de prueba
- Obtenga métricas de evaluación como la puntuación F1, la precisión y la recuperación frente a las predicciones del modelo en conjuntos de datos de validación
- Agrupe el modelo entrenado y la configuración asociada en un paquete de modelo, que se puede implementar en procesos por lotes, servidores en vivo y otros flujos de trabajo
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
