РутНав 2.0

РутНав 2

RootNav 2 — это инструмент командной строки для сегментации и анализа корневых архитектур в 2D. RootNav 2 по-прежнему поддерживается. Если что-то не работает, свяжитесь с нами.

Обновления от 14 апреля 2024 г.

Мы продолжаем обновлять RootNav 2, чтобы максимально упростить его использование и обучение новым моделям. Новые обновления включают в себя:

• Новые функции ведения журнала: вы можете использовать флаг --debug при обучении или анализе изображений, чтобы увидеть более подробную информацию о том, что происходит.
• Улучшения кода означают, что RootNav 2 работает быстрее, чем когда-либо.
• Обновлён весь код для поддержки последних версий PyTorch и других библиотек; мы также убрали требование для нескольких библиотек, которые больше не нужны.
• Благодаря этому обновлению установка должна стать проще: потребуется установить всего несколько библиотек. Мы изменили руководство по установке, чтобы оно лучше соответствовало типичным способам установки PyTorch.

Установка РутНав 2.0

Для установки и запуска rootnav вам понадобятся следующие вещи:

1. Клон кода с github
2. Установка Python
3. Pytorch и связанные библиотеки
4. Другие пакеты, необходимые для программного обеспечения

Если вы хотите обучать свои собственные модели, вам также понадобятся:

1. Графический процессор Nvidia (иначе обучение будет очень медленным)
2. Драйверы Cuda и pytorch установлены с включенной функцией cuda.
3. Дополнительные пакеты, необходимые для программного обеспечения.

В следующих инструкциях предполагается, что вы установили Python и, если необходимо, имеете совместимое оборудование. Если вы не знаете, как установить Python, мы рекомендуем использовать Anaconda, которую можно скачать здесь.

Загрузка кода RootNav 2.0

Сначала вам нужно будет загрузить код либо в виде zip-архива, указанного выше, либо путем клонирования репозитория git (рекомендуется):

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

Установка Питорча

Pytorch отвечает за глубокое обучение, которое выполняется в инструменте Rootnav как во время вывода, так и во время обучения. Pytorch регулярно обновляется, и теперь мы рекомендуем установить его, следуя инструкциям на веб-сайте pytorch.

Другие зависимости

Остальные зависимости можно установить с помощью файлов требований в каталогах вывода или обучения. Если вы используете pip, то в Linux будет работать следующее:

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

Вы можете выполнить то же самое в каталоге обучения, если вам нужно обучать новые модели с помощью RootNav. Поддержка библиотеки в других операционных системах более сложна, и, как указано выше, мы рекомендуем использовать Anaconda. Вы можете обнаружить, что Anaconda также проще всего работает в Linux.

Использование инструмента

Большинство пользователей захотят запустить RootNav 2.0 на новых изображениях, и в этом случае весь необходимый вам код находится в папке inference . Дополнительные инструкции можно найти в README вывода.

Обучение новых моделей

Код обучения можно найти в папке обучения. Инструкции по обучающим моделям приведены в обучающем README. Если вы хотите сотрудничать в разработке новых моделей для RootNav 2.0, свяжитесь с нами.

Контакт

Rootnav 2 опубликован в GigaScience. По вопросам обращайтесь по адресу [email protected].

Ссылки

[1] Ясраб Р., Аткинсон Дж. А., Уэллс Д. М., Френч, А. П., Придмор Т. П. и Паунд М. П. (2019), RootNav 2.0: Глубокое обучение для автоматической навигации по сложным корневым архитектурам растений, GigaScience, 8( 11), giz123.