raster vision
v0.31.1
A Raster Vision é uma biblioteca Python de código aberto e uma estrutura para criar modelos de visão computacional em conjuntos de imagens por satélite, aérea e outros grandes imagens (incluindo imagens de drones oblíquas).
Possui suporte interno para classificação de chip, detecção de objetos e segmentação semântica com back-ends usando pytorch.
Como biblioteca , a Raster Vision fornece um conjunto completo de serviços públicos para lidar com todos os aspectos de um fluxo de trabalho de aprendizado profundo geoespacial: leitura de dados geográficos, modelos de treinamento, previsões e anúncios de previsões em formatos geo-referenciados.
Como uma estrutura de baixo código , a Visão Raster permite que os usuários (que não precisam ser especialistas em aprendizado profundo!) Configure rápida e repetidamente experimentos que executam um pipeline de aprendizado de máquina, incluindo: analisando 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 fácil implementação. 
A Raster Vision também possui suporte integrado para executar experimentos na nuvem usando o lote da AWS e o AWS Sagemaker.
Veja a documentação para obter mais detalhes.
Para mais detalhes, consulte a documentação da configuração .
pip Você pode instalar o Raster Vision diretamente via pip .
pip install rastervisionComo alternativa, você pode usar uma imagem do Docker. As imagens do Docker são publicadas no Quay.io (consulte a guia Tags ).
Publicamos uma nova tag por fusão no master , que é marcado com os 7 primeiros caracteres do hash de commit. Para usar a versão mais recente, puxe o sufixo latest , por exemplo, raster-vision:pytorch-latest . As tags Git também são publicadas, com o nome da tag github como o sufixo de tag do docker.
Você também pode construir uma imagem do Docker a partir do zero. Depois de clonar este repositório, execute docker/build e execute o contêiner usando docker/run .
Os não desenvolvedores podem achar mais fácil usar a visão raster como uma estrutura de baixo código, onde a visão raster lida com todas as complexidades e o usuário precisa configurar apenas alguns parâmetros. O Guia do Quickstart é um bom ponto de entrada nisso. Exemplos mais avançados podem ser encontrados na página Exemplos .
Para os desenvolvedores e aqueles que desejam mergulhar mais profundamente ou combinar a visão raster com seu próprio código, o melhor ponto de partida é a visão geral do uso , seguida de conceitos e tutoriais básicos .
Você pode fazer perguntas e conversar com os desenvolvedores (deixe -nos saber no que você está trabalhando!) Em:
Para mais informações, consulte Contribuindo.
Estamos felizes em fazer contribuições! É melhor entrar em contato com os mantenedores sobre recursos maiores ou alterações de design antes de iniciar o trabalho, pois isso tornará o processo de aceitar mudanças mais suaves.
Todos que contribuem com o código para a Raster Vision serão solicitados a assinar um contrato de licença de contribuinte. Consulte Contribuindo para obter instruções.
A Raster Vision é licenciada sob a licença Apache 2. Veja a licença aqui.
Licenças de terceiros para todas as dependências usadas pela Raster Vision podem ser encontradas aqui.
