Dit is de Linux-app genaamd Raster Vision waarvan de nieuwste release kan worden gedownload als RasterVision0.21.3sourcecode.zip. Het kan online worden uitgevoerd in de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en voer deze app genaamd Raster Vision met OnWorks gratis online uit.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start de OnWorks Linux online of Windows online emulator of MACOS online emulator vanaf deze website.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Linux-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie, installeer hem en voer hem uit.
SCREENSHOTS
Ad
Rastervisie
PRODUCTBESCHRIJVING
Raster Vision is een open source-framework voor Python-ontwikkelaars die computervisiemodellen bouwen op satelliet-, lucht- en andere grote beeldsets (inclusief schuine dronebeelden). Er is ingebouwde ondersteuning voor chipclassificatie, objectdetectie en semantische segmentatie met behulp van PyTorch. Met Raster Vision kunnen ingenieurs snel en herhaalbaar pijplijnen configureren die de kerncomponenten van een machine learning-workflow doorlopen: trainingsgegevens analyseren, trainingschips maken, trainingsmodellen maken, voorspellingen maken, modellen evalueren en de modelbestanden en configuratie bundelen voor eenvoudige implementatie. De invoer voor een Raster Vision-pijplijn is een set afbeeldingen en trainingsgegevens, optioneel met interessegebieden (AOI's) die beschrijven waar de afbeeldingen zijn gelabeld. De uitvoer van een Raster Vision-pijplijn is een modelbundel waarmee u eenvoudig modellen kunt gebruiken in verschillende implementatiescenario's.
Kenmerken
- Verzamel statistieken en statistieken op datasetniveau voor gebruik in downstreamprocessen
- Maak trainingschips van verschillende afbeeldings- en labelbronnen
- Train een model met behulp van een "backend" zoals PyTorch
- Doe voorspellingen met behulp van getrainde modellen op validatie- en testgegevens
- Leid evaluatiestatistieken zoals F1-score, precisie en terugroeping af tegen de voorspellingen van het model op validatiedatasets
- Bundel het getrainde model en de bijbehorende configuratie in een modelbundel, die kan worden geïmplementeerd in batchprocessen, live servers en andere workflows
Programmeertaal
Python
Categorieën
Dit is een applicatie die ook kan worden opgehaald van https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/. Het is gehost in OnWorks, zodat het op de gemakkelijkste manier online kan worden uitgevoerd vanaf een van onze gratis besturingssystemen.
