wko-on-cloud-n/README.md

# Pobranie danych 
```
python3 data/download_data.py --sas-url data/sas_westeurope.txt
```
Dane zostaną pobrane do dwóch folderów:
- data/train_features
- data/train_labels


![alt text](assets/readme1.png)
# Setup
Jeżeli pracujemy na systemie operacyjnym windows, paczki rosterio i GDAL należy pobrać z repozytorium [link](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/), a nastepnie zainstalować je lokalnie. Reszte paczek można zainstalować automatycznie komendą:
```
pip install -r requirements.txt
```
Pierwsze krok polega na uruchomieniu skryptu setup.py który sprawi że zdjęcia satelitarne zostają przekonwertowane z formatu tif na format jpeg.
```
python3 setup.py
```
Jeżeli chcemy zwizualizować przykłady przekonwertowanych zdjęć, należy urochomić skrypt z flagą --show.
```
python3 setup.py --show
```
# Training
Uruchomienie skryptu main urchomi proces kompilacji i trenowania modelu sieci UNET.
```
python3 main.py
```
Po wytrenowaniu, możliwe jest wygenerowanie przykładowych predykcji, a następne ich wyświetlenie, wywołując skrypt z flagą --show.

```
python3 main.py --predictions
```