이것은 RasterVision0.21.3sourcecode.zip으로 최신 릴리스를 다운로드할 수 있는 Raster Vision이라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Raster Vision이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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래스터 비전
기술
Raster Vision은 Python 개발자가 위성, 항공 및 기타 대형 이미지 세트(비스듬한 드론 이미지 포함)에서 컴퓨터 비전 모델을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. PyTorch를 사용하여 칩 분류, 객체 감지 및 시맨틱 분할에 대한 기본 제공 지원이 있습니다. Raster Vision을 사용하면 엔지니어는 학습 데이터 분석, 학습 칩 생성, 모델 학습, 예측 생성, 모델 평가, 손쉬운 배포를 위한 모델 파일 및 구성 번들링과 같은 기계 학습 워크플로우의 핵심 구성 요소를 통과하는 파이프라인을 빠르고 반복적으로 구성할 수 있습니다. Raster Vision 파이프라인에 대한 입력은 이미지 및 교육 데이터 세트이며 선택적으로 이미지에 레이블이 지정되는 위치를 설명하는 관심 영역(AOI)이 있습니다. Raster Vision 파이프라인의 출력은 다양한 배포 시나리오에서 모델을 쉽게 활용할 수 있는 모델 번들입니다.
특징
- 다운스트림 프로세스에서 사용할 데이터 세트 수준 통계 및 지표 수집
- 다양한 이미지 및 라벨 소스에서 교육용 칩 생성
- PyTorch와 같은 "백엔드"를 사용하여 모델 교육
- 검증 및 테스트 데이터에 대해 학습된 모델을 사용하여 예측
- 검증 데이터 세트에 대한 모델의 예측에 대한 F1 점수, 정밀도 및 재현율과 같은 평가 지표 도출
- 훈련된 모델 및 관련 구성을 배치 프로세스, 라이브 서버 및 기타 워크플로에 배포할 수 있는 모델 번들로 묶습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
