Este é o aplicativo Linux denominado Raster Vision, cuja versão mais recente pode ser baixada como RasterVision0.21.3sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Raster Vision with OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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visão raster
DESCRIÇÃO
Raster Vision é uma estrutura de código aberto para desenvolvedores Python que constroem modelos de visão computacional em satélites, aéreos e outros grandes conjuntos de imagens (incluindo imagens oblíquas de drones). Há suporte integrado para classificação de chip, detecção de objeto e segmentação semântica usando o PyTorch. O Raster Vision permite que os engenheiros configurem pipelines de forma rápida e repetida que passam pelos principais componentes de um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina: análise de dados de treinamento, criação de chips de treinamento, modelos de treinamento, criação de previsões, avaliação de modelos e agrupamento de arquivos de modelo e configuração para facilitar a implantação. A entrada para um pipeline Raster Vision é um conjunto de imagens e dados de treinamento, opcionalmente com Áreas de Interesse (AOIs) que descrevem onde as imagens são rotuladas. A saída de um pipeline do Raster Vision é um pacote de modelos que permite utilizar facilmente modelos em vários cenários de implantação.
Funcionalidades
- Reúna estatísticas e métricas no nível do conjunto de dados para uso em processos downstream
- Crie fichas de treinamento a partir de uma variedade de fontes de imagens e rótulos
- Treine um modelo usando um “back-end” como o PyTorch
- Faça previsões usando modelos treinados em dados de validação e teste
- Derive métricas de avaliação, como pontuação F1, precisão e recall, em relação às previsões do modelo em conjuntos de dados de validação
- Agrupe o modelo treinado e a configuração associada em um pacote de modelo, que pode ser implantado em processos em lote, servidores ativos e outros fluxos de trabalho
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
