これはDDPM-CDというWindowsアプリで、最新リリースはv0.0.0sourcecode.zipとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、DDPM-CD というこのアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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DDPM-CD
DESCRIPTION
これは、ノイズ除去拡散確率モデルを用いたリモートセンシング変化検出のPyTorch実装です。生成された画像には、建物、樹木、道路、植生、水面など、実際のリモートセンシング画像でよく見られるオブジェクトが含まれており、拡散モデルがリモートセンシング変化検出にさらに活用できる重要なセマンティクスを抽出できる強力な能力を示しています。事前学習済みの拡散モデルからマルチレベルの特徴表現を入力として受け取り、変化予測マップを出力する軽量な変化検出ヘッドを微調整しました。
オプション
- リモートセンシングデータを使用して拡散モデルをトレーニングする
- 既製のリモートセンシングデータを収集して拡散モデルをトレーニングする
- リモートセンシングデータを用いた無条件拡散モデルのトレーニング/再開
- 拡散モデルからのサンプリング
- 事前学習済み拡散モデルへのパスを提供する
- 変化検出ネットワークを訓練する
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/ddpm-cd.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
