RootNav 2.0

RootNav 2

RootNav 2 adalah alat baris perintah untuk segmentasi dan analisis arsitektur root dalam 2D. RootNav 2 masih dipertahankan, harap hubungi jika ada yang tidak berhasil untuk Anda.

Pembaruan 14 April 2024

Kami terus memperbarui RootNav 2 agar penggunaan dan pelatihan model baru menjadi sesederhana mungkin. Pembaruan baru meliputi:

• Fitur logging baru, Anda dapat menggunakan tanda --debug saat melatih atau menganalisis gambar untuk melihat lebih banyak detail tentang apa yang terjadi
• Peningkatan kode berarti RootNav 2 berjalan lebih cepat dari sebelumnya.
• Memperbarui semua kode untuk mendukung versi terbaru PyTorch dan perpustakaan lainnya, kami juga telah menghapus persyaratan untuk beberapa perpustakaan yang tidak lagi diperlukan.
• Dengan pembaruan ini, instalasi seharusnya lebih sederhana, dengan hanya beberapa perpustakaan yang diperlukan untuk menginstal. Kami telah mengubah panduan instalasi agar lebih sesuai dengan cara umum instalasi PyTorch.

Menginstal RootNav 2.0

Untuk menginstal dan menjalankan rootnav, Anda memerlukan hal-hal berikut:

1. Kloning kode dari github
2. Instalasi python
3. Pytorch dan perpustakaan terkait
4. Paket lain yang dibutuhkan oleh perangkat lunak

Jika Anda ingin melatih model Anda sendiri, Anda juga memerlukan:

1. GPU Nvidia (jika tidak, pelatihan akan sangat lambat)
2. Driver Cuda, dan pytorch diinstal dengan cuda diaktifkan
3. Paket tambahan yang diperlukan oleh perangkat lunak.

Petunjuk berikut mengasumsikan Anda telah menginstal python, dan memiliki perangkat keras yang kompatibel jika diperlukan. Jika Anda tidak yakin cara menginstal python, kami sarankan menggunakan Anaconda, yang dapat diunduh di sini.

Mengunduh Kode RootNav 2.0

Anda harus mengunduh kodenya terlebih dahulu, baik dalam bentuk zip di atas, atau dengan mengkloning repositori git (disarankan):

 git clone https://github.com/robail-yasrab/RootNav-2.0.git

Menginstal Pytorch

Pytorch bertanggung jawab atas pembelajaran mendalam yang berjalan dalam alat Rootnav, selama inferensi dan pelatihan. Pytorch diperbarui secara berkala, dan sekarang kami menyarankan untuk menginstalnya dengan mengikuti petunjuk di situs web pytorch.

Ketergantungan lainnya

Dependensi yang tersisa dapat diinstal menggunakan file persyaratan di direktori inferensi atau pelatihan. Jika Anda menggunakan pip, maka yang berikut ini bisa digunakan di Linux:

 cd RootNav-2.0/inference
pip install -r requirements.txt

Anda dapat melakukan hal yang sama di direktori pelatihan, jika Anda perlu melatih model baru menggunakan RootNav. Dukungan perpustakaan di sistem operasi lain lebih kompleks, dan seperti di atas kami menyarankan penggunaan Anaconda. Anda mungkin menemukan Anaconda juga paling sederhana di Linux.

Menggunakan alat tersebut

Mayoritas pengguna ingin menjalankan RootNav 2.0 pada image baru, dalam hal ini semua kode yang Anda perlukan ada di folder inference . Anda dapat menemukan instruksi lebih lanjut di inferensi README.

Melatih model-model baru

Kode pelatihan dapat ditemukan di folder pelatihan. Petunjuk tentang model pelatihan diberikan dalam pelatihan README. Jika Anda ingin berkolaborasi dalam pengembangan model baru untuk RootNav 2.0, silakan hubungi kami.

Kontak

Rootnav 2 diterbitkan di GigaScience. Untuk pertanyaan silakan hubungi [email protected].

Referensi

[1] Yasrab, R., Atkinson, JA, Wells, DM, French, AP, Pridmore, TP, & Pound, MP (2019), RootNav 2.0: Pembelajaran mendalam untuk navigasi otomatis arsitektur akar tanaman yang kompleks, GigaScience, 8( 11), giz123.