raster vision

Raster Vision - это библиотека Python с открытым исходным кодом и рамки для создания моделей компьютерного зрения на спутниковых, воздушных и других крупных изображениях (включая наклонные изображения дронов).

Он обладает встроенной поддержкой классификации, обнаружения объектов и семантической сегментации с бэкэнами с использованием Pytorch.

Как библиотека , Raster Vision предоставляет полный набор коммунальных предприятий для решения всех аспектов геопространственного рабочего процесса глубокого обучения: чтение данных геореферентных, моделей обучения, выявление прогнозов и написание прогнозов в форматах геореферентных.

В качестве структуры с низким кодом , Raster Vision позволяет пользователям (которым не нужно быть экспертами в глубоком обучении!) Быстро и повторяют эксперименты, которые выполняют конвейер машинного обучения, включая: анализ учебных данных, создание обучающих чипов, обучающих моделей, создания прогнозов, оценки моделей и объединения модельных файлов и конфигурации для легкого развертывания.

Raster Vision также обладает встроенной поддержкой для проведения экспериментов в облаке, используя партию AWS, а также AWS SageMaker.

Смотрите документацию для более подробной информации.

Установка

Для получения более подробной информации см. Документацию по настройке .

Установите через pip

Вы можете установить Raster Vision непосредственно через pip .

pip install rastervision

Используйте предварительно построенное изображение Docker

В качестве альтернативы вы можете использовать изображение Docker. Изображения Docker опубликованы в Quay.io (см. Вкладку тегов ).

Мы публикуем новый тег на слияние в master , который помечен первыми 7 символами хэша коммита. Чтобы использовать последнюю версию, вытащите latest суффикс, например, raster-vision:pytorch-latest . Также публикуются теги GIT с именем тега GitHub в качестве суффикса тега Docker.

Стройте изображение Docker

Вы также можете построить изображение Docker с нуля. После клонирования этого репо, запустите docker/build и запустите контейнер, используя docker/run .

Примеры использования и учебные пособия

Не разработчики могут быть простым использовать растровое зрение в качестве структуры низкого кода, где Raster Vision обрабатывает все сложности, а пользователь должен настраивать только несколько параметров. Руководство QuickStart -это хорошая точка входа в это. Более продвинутые примеры можно найти на странице примеров .

Для разработчиков и тех, кто хочет погрузиться глубже или объединить растровое зрение со своим собственным кодом, лучшая отправная точка - обзор использования , за которым следуют основные концепции и учебные пособия .

Контакт и поддержка

Вы можете задать вопросы и поговорить с разработчиками (дайте нам знать, над чем вы работаете!) На:

• Дискуссионный форум
• Список рассылки

Внося

Для получения дополнительной информации см. Вклад.

Мы рады внести вклад! Лучше всего связаться с содействиями о более крупных функциях или изменениях дизайна перед началом работы, поскольку это сделает процесс принятия изменений более плавными.

Каждому, кто вносит вклад в Код в Raster Vision, будет предложено подписать лицензионное соглашение о участнике. См. Приспособление для инструкций.

Лицензии

Raster Vision лицензируется по лицензии Apache 2. Смотрите лицензию здесь.

Сторонние лицензии для всех зависимости, используемых Raster Vision, можно найти здесь.