Це програма для Linux під назвою Raster Vision, останню версію якої можна завантажити як RasterVision0.21.3sourcecode.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою Raster Vision з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
Растрове бачення
ОПИС
Raster Vision — це платформа з відкритим вихідним кодом для розробників Python, які створюють моделі комп’ютерного бачення на супутникових, аерофотозйомках та інших великих наборах зображень (включаючи косі зображення, зроблені дроном). Існує вбудована підтримка класифікації мікросхем, виявлення об’єктів і семантичної сегментації за допомогою PyTorch. Raster Vision дозволяє інженерам швидко та багаторазово налаштовувати конвеєри, які проходять через основні компоненти робочого процесу машинного навчання: аналіз навчальних даних, створення навчальних чіпів, навчальних моделей, створення прогнозів, оцінювання моделей, а також об’єднання файлів моделей і конфігурації для легкого розгортання. Вхідними даними для конвеєра Raster Vision є набір зображень і навчальних даних, необов’язково із областями інтересу (AOI), які описують, де зображення позначено. Результатом конвеєра Raster Vision є пакет моделей, який дозволяє легко використовувати моделі в різних сценаріях розгортання.
Функції
- Збирайте статистику та показники на рівні набору даних для використання в подальших процесах
- Створюйте навчальні фішки з різних джерел зображень і міток
- Навчіть модель за допомогою «сервера», наприклад PyTorch
- Робіть прогнози, використовуючи навчені моделі на основі даних перевірки та тестування
- Отримайте показники оцінювання, такі як оцінка F1, точність і запам’ятовування, у порівнянні з прогнозами моделі на наборах даних перевірки
- Об’єднайте навчену модель і пов’язану конфігурацію в групу моделей, яку можна розгортати в пакетних процесах, живих серверах та інших робочих процесах.
Мова програмування
Python
Категорії
Це програма, яку також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
