RootNav 2.0

RootNav2

RootNav 2 é uma ferramenta de linha de comando para segmentação e análise de arquiteturas raiz em 2D. O RootNav 2 ainda é mantido. Entre em contato se algo não funcionar para você.

Atualizações 14 de abril de 2024

Continuamos atualizando o RootNav 2 para tornar o uso e o treinamento de novos modelos o mais simples possível. Novas atualizações incluem:

• Novos recursos de registro, você pode usar o sinalizador --debug ao treinar ou analisar imagens para ver muito mais detalhes sobre o que está acontecendo
• Melhorias no código significam que o RootNav 2 funciona mais rápido do que nunca.
• Atualizados todo o código para oferecer suporte às versões mais recentes do PyTorch e outras bibliotecas, também removemos a exigência de algumas bibliotecas que não eram mais necessárias.
• Com esta atualização, a instalação deve ser mais simples, sendo necessárias apenas algumas bibliotecas para instalação. Alteramos o guia de instalação para melhor aderir às formas típicas de instalação do PyTorch.

Instalando RootNav 2.0

Para instalar e executar o rootnav, você precisará do seguinte:

1. Um clone do código do github
2. Uma instalação do python
3. Pytorch e bibliotecas associadas
4. Outros pacotes exigidos pelo software

Se desejar treinar seus próprios modelos, você também precisará de:

1. Uma GPU Nvidia (caso contrário, o treinamento será muito lento)
2. Drivers Cuda e pytorch instalados com cuda habilitado
3. Pacotes adicionais exigidos pelo software.

As instruções a seguir pressupõem que você instalou o python e possui hardware compatível, se necessário. Se você não tem certeza de como instalar o python, recomendamos usar o Anaconda, que pode ser baixado aqui.

Baixando o código RootNav 2.0

Primeiro você precisará baixar o código, como um zip acima ou clonando o repositório git (recomendado):

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

Instalando o Pytorch

Pytorch é responsável pelo aprendizado profundo executado na ferramenta Rootnav, tanto durante a inferência quanto no treinamento. O Pytorch é atualizado regularmente e agora recomendamos instalá-lo seguindo as instruções no site do pytorch.

Outras dependências

As dependências restantes podem ser instaladas usando os arquivos de requisitos nos diretórios de inferência ou de treinamento. Se você estiver usando pip, o seguinte funcionará no Linux:

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

Você pode realizar a mesma coisa no diretório de treinamento, se precisar treinar novos modelos usando RootNav. O suporte à biblioteca em outros sistemas operacionais é mais complexo e, como acima, recomendamos o uso do Anaconda. Você pode descobrir que o Anaconda também é mais simples no Linux.

Usando a ferramenta

A maioria dos usuários desejará executar o RootNav 2.0 em novas imagens; nesse caso, todo o código necessário estará na pasta de inference . Você pode encontrar mais instruções no README de inferência.

Treinando novos modelos

O código de treinamento pode ser encontrado na pasta de treinamento. As instruções sobre modelos de treinamento são fornecidas no README de treinamento. Se você gostaria de colaborar no desenvolvimento de novos modelos para RootNav 2.0, entre em contato conosco.

Contato

Rootnav 2 é publicado na GigaScience. Para mais informações, entre em contato com [email protected].

Referências

[1] Yasrab, R., Atkinson, JA, Wells, DM, French, AP, Pridmore, TP, & Pound, MP (2019), RootNav 2.0: Aprendizado profundo para navegação automática de arquiteturas complexas de raízes de plantas, GigaScience, 8 ( 11), giz123.