Это приложение для Linux под названием Raster Vision, последнюю версию которого можно загрузить как RasterVision0.21.3sourcecode.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите бесплатно онлайн это приложение под названием Raster Vision with OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
Растровое зрение
ОПИСАНИЕ
Raster Vision — это платформа с открытым исходным кодом для разработчиков Python, создающих модели компьютерного зрения на спутниковых, воздушных и других больших наборах изображений (включая изображения с дронов под углом). Имеется встроенная поддержка классификации чипов, обнаружения объектов и семантической сегментации с использованием PyTorch. Raster Vision позволяет инженерам быстро и многократно настраивать конвейеры, которые проходят через основные компоненты рабочего процесса машинного обучения: анализ обучающих данных, создание обучающих чипов, обучающие модели, создание прогнозов, оценка моделей и объединение файлов моделей и конфигурации для простоты развертывания. Входные данные для конвейера Raster Vision представляют собой набор изображений и обучающих данных, возможно, с областями интереса (AOI), которые описывают, где изображения помечены. Результатом конвейера Raster Vision является пакет моделей, который позволяет легко использовать модели в различных сценариях развертывания.
Особенности
- Собирайте статистику и показатели на уровне набора данных для использования в последующих процессах.
- Создавайте обучающие чипы из различных источников изображений и меток
- Обучите модель с помощью «бэкенда», такого как PyTorch.
- Делайте прогнозы, используя обученные модели на данных проверки и тестирования
- Получите метрики оценки, такие как оценка F1, точность и полнота, в сравнении с прогнозами модели в наборах данных проверки.
- Объедините обученную модель и связанную конфигурацию в пакет модели, который можно развернуть в пакетных процессах, работающих серверах и других рабочих процессах.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/raster-vision.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
