RootNav 2 は、2D でのルート アーキテクチャのセグメンテーションと分析のためのコマンド ライン ツールです。 RootNav 2 はまだメンテナンスされています。何か問題があればご連絡ください。
私たちは、RootNav 2 の使用と新しいモデルのトレーニングをできるだけ簡単にするために、RootNav 2 の更新を続けています。新しいアップデートには次のものが含まれます。
--debugフラグを使用すると、何が起こっているかをより詳細に確認できます。rootnav をインストールして実行するには、次のものが必要です。
独自のモデルをトレーニングしたい場合は、以下も必要になります。
次の手順は、Python がインストールされており、必要に応じて互換性のあるハードウェアがあることを前提としています。 Python のインストール方法がわからない場合は、ここからダウンロードできる Anaconda を使用することをお勧めします。
まず、上記の zip として、または git リポジトリのクローンを作成してコードをダウンロードする必要があります (推奨)。
git clone https://github.com/robail-yasrab/RootNav-2.0.git
Pytorch は、推論中とトレーニング中に Rootnav ツール内で実行される深層学習を担当します。 Pytorch は定期的に更新されるため、pytorch Web サイトの手順に従ってインストールすることをお勧めします。
残りの依存関係は、推論ディレクトリまたはトレーニング ディレクトリの要件ファイルを使用してインストールできます。 pip を使用している場合、Linux では次のように動作します。
cd RootNav-2.0/inference
pip install -r requirements.txt
RootNav を使用して新しいモデルをトレーニングする必要がある場合は、トレーニング ディレクトリで同じことを実行できます。他のオペレーティング システムでのライブラリ サポートはより複雑であるため、上記のように Anaconda を使用することをお勧めします。 Linux でも Anaconda が最も単純であることがわかるかもしれません。
大多数のユーザーは、新しいイメージに対して RootNav 2.0 を実行したいと考えます。その場合、必要なコードはすべてinferenceフォルダーにあります。詳しい手順については、推論 README を参照してください。
トレーニング コードはトレーニング フォルダーにある場合があります。モデルのトレーニングに関する手順は、トレーニング README に記載されています。 RootNav 2.0 の新しいモデルの開発に協力したい場合は、お問い合わせください。
Rootnav 2 は GigaScience に掲載されています。お問い合わせについては、[email protected] までご連絡ください。
[1] Yasrab, R.、Atkinson, JA、Wells, DM、French、AP、Pridmore、TP、& Pound, MP (2019)、RootNav 2.0: 複雑な植物根アーキテクチャの自動ナビゲーションのための深層学習、GigaScience、8( 11)、ギズ123。
