これは Raster Vision という名前の Windows アプリで、最新リリースは RasterVision0.21.3sourcecode.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
Raster Vision with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
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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ラスター ビジョン
DESCRIPTION
Raster Vision は、衛星、航空、およびその他の大規模な画像セット (斜めのドローン画像を含む) でコンピューター ビジョン モデルを構築する Python 開発者向けのオープン ソース フレームワークです。 PyTorch を使用したチップ分類、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーションのサポートが組み込まれています。 Raster Vision を使用すると、エンジニアは、トレーニング データの分析、トレーニング チップの作成、モデルのトレーニング、予測の作成、モデルの評価、展開を容易にするためのモデル ファイルと構成のバンドルなど、機械学習ワークフローのコア コンポーネントを通過するパイプラインを迅速かつ繰り返し構成できます。 Raster Vision パイプラインへの入力は、一連の画像とトレーニング データであり、オプションで、画像がラベル付けされている場所を説明する対象領域 (AOI) を含みます。 Raster Vision パイプラインの出力は、さまざまな展開シナリオでモデルを簡単に利用できるようにするモデル バンドルです。
特徴
- ダウンストリーム プロセスで使用するためのデータセット レベルの統計と指標を収集する
- さまざまな画像とラベルのソースからトレーニング チップを作成する
- PyTorch などの「バックエンド」を使用してモデルをトレーニングする
- 検証データとテスト データでトレーニング済みモデルを使用して予測を行う
- 検証データセットのモデルの予測に対して、F1 スコア、適合率、再現率などの評価指標を導き出す
- トレーニング済みのモデルと関連する構成をモデル バンドルにバンドルし、バッチ プロセス、ライブ サーバー、およびその他のワークフローにデプロイできます。
プログラミング言語
Python
カテゴリー
https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
