이것은 최신 릴리스를 bytefil_img.zip으로 다운로드할 수 있는 U-Net Fusion RFI라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 U-Net Fusion RFI라는 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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U-Net 퓨전 RFI
기술
여기에서 원래 코드를 참조하십시오. https://github.com/jakeret/tf_unet
현재 이 프로젝트는 Tensorflow 1.13 코드 기반을 기반으로 하고 있으며 TF 버전 2로 이전할 계획은 없습니다. 이 코드 기반의 주요 개선 사항에는 여러 모델을 결합하는 융합 기반 접근 방식과 함께 교육 및 평가 프레임워크가 포함됩니다. (현재 XNUMX개의 훈련된 모델에 하드 코딩됨) Sum Threshold와 함께 추가 "전문가"로 사용됩니다. Squeeze/Excitation 레이어(구현되지 않음)를 포함하여 추가 실험을 위해 이 모델에 사용자 정의 레이어를 추가하기 위한 추가 작업이 진행 중입니다.
Sum Threshold(전문가로서 융합 및 비교 테스트)에는 Andre Offringa의 AOFlagger를 사용해야 합니다. 이 코드는 다음에서 찾을 수 있습니다. https://gitlab.com/aroffringa/aoflagger. 이 프로젝트는 코드 내에서 aoflagger 프로그램을 사용하므로 사용하기 전에 aoflagger에 대한 환경 변수가 설정되었는지 확인해야 할 수 있습니다.
인용하다: https://sourceforge.net/p/u-net-fusion-rfi/wiki/cite/
기능
- 파일에 포함된 Sum Threshold로 레이블이 지정된 실제 스펙트로그램 이미지
- 합성 생성 테스트 스펙그램 포함
- 예측 평가를 위해 모델 결과를 Sum Threshold와 융합하는 기능
오디언스 (Audience)
교육
사용자 인터페이스
명령줄
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/u-net-fusion-rfi/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
