यह U-Net Fusion RFI नाम का Linux ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ bytefil_img.zip के रूप में डाउनलोड की जा सकती है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
ऑनवर्क्स के साथ यू-नेट फ्यूजन आरएफआई नाम के इस ऐप को ऑनलाइन डाउनलोड करें और चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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यू-नेट फ्यूजन आरएफआई
वर्णन
यहां मूल कोड देखें: https://github.com/jakeret/tf_unet
वर्तमान में यह परियोजना Tensorflow 1.13 कोड आधार पर आधारित है और TF संस्करण 2 में स्थानांतरित करने की कोई योजना नहीं है। इस कोड आधार में प्राथमिक सुधारों में एक प्रशिक्षण और मूल्यांकन ढांचा शामिल है, साथ ही पता लगाने के लिए एक संलयन आधारित दृष्टिकोण के साथ, कई मॉडलों का संयोजन (वर्तमान में दो प्रशिक्षित मॉडलों के लिए हार्ड कोडित) सम थ्रेशोल्ड के साथ एक अतिरिक्त "विशेषज्ञ" के रूप में। आगे के प्रयोग के लिए इस मॉडल में कस्टम परतों को जोड़ने के लिए अतिरिक्त काम किया जा रहा है, जिसमें स्क्वीज़/एक्साइटेशन लेयर्स (गैर-कार्यान्वित) शामिल हैं।
सम थ्रेशोल्ड (एक विशेषज्ञ के रूप में संलयन में, और तुलना के रूप में परीक्षण में) आंद्रे ऑफ्रिंगा द्वारा AOFlagger के उपयोग की आवश्यकता है। आप इस कोड को यहां पा सकते हैं https://gitlab.com/aroffringa/aoflagger. यह प्रोजेक्ट कोड के भीतर aoflagger प्रोग्राम का उपयोग करेगा, इसलिए आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता हो सकती है कि उपयोग करने से पहले किसी भी पर्यावरण चर को aoflagger के लिए सेट किया गया है।
उद्धरण: https://sourceforge.net/p/u-net-fusion-rfi/wiki/cite/
विशेषताएं
- फाइलों में शामिल सम थ्रेशोल्ड द्वारा लेबल की गई वास्तविक स्पेक्ट्रोग्राम छवियां
- कृत्रिम रूप से उत्पन्न परीक्षण स्पेक्ट्रोग्राम शामिल हैं
- भविष्यवाणी मूल्यांकन के लिए सम थ्रेशोल्ड के साथ मॉडल परिणामों को फ्यूज करने की क्षमता
दर्शक
शिक्षा
यूजर इंटरफेस
कमांड लाइन
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/u-net-fusion-rfi/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है ताकि इसे हमारे एक फ्री ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाया जा सके।
