Đây là ứng dụng Linux có tên Raster Vision có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng RasterVision0.21.3sourcecode.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Raster Vision with OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
tầm nhìn raster
MÔ TẢ
Raster Vision là một khung nguồn mở dành cho các nhà phát triển Python xây dựng các mô hình thị giác máy tính trên vệ tinh, trên không và các bộ hình ảnh lớn khác (bao gồm cả hình ảnh máy bay không người lái xiên). Có hỗ trợ tích hợp để phân loại chip, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa bằng PyTorch. Raster Vision cho phép các kỹ sư định cấu hình nhanh chóng và lặp lại các quy trình đi qua các thành phần cốt lõi của quy trình học máy: phân tích dữ liệu đào tạo, tạo chip đào tạo, mô hình đào tạo, tạo dự đoán, đánh giá mô hình và nhóm các tệp mô hình và cấu hình để triển khai dễ dàng. Đầu vào của đường dẫn Raster Vision là một tập hợp các hình ảnh và dữ liệu đào tạo, tùy chọn với các Khu vực quan tâm (AOI) mô tả vị trí các hình ảnh được dán nhãn. Đầu ra của đường dẫn Raster Vision là một gói mô hình cho phép bạn dễ dàng sử dụng các mô hình trong các tình huống triển khai khác nhau.
Tính năng
- Thu thập số liệu thống kê và số liệu cấp tập dữ liệu để sử dụng trong các quy trình hạ nguồn
- Tạo chip đào tạo từ nhiều nguồn hình ảnh và nhãn khác nhau
- Huấn luyện một mô hình bằng cách sử dụng "phụ trợ" như PyTorch
- Đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình được đào tạo về dữ liệu kiểm tra và xác thực
- Rút ra các số liệu đánh giá như điểm F1, độ chính xác và thu hồi so với dự đoán của mô hình trên bộ dữ liệu xác thực
- Gói mô hình được đào tạo và cấu hình được liên kết thành một gói mô hình, có thể được triển khai trong các quy trình hàng loạt, máy chủ trực tiếp và các quy trình công việc khác
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
