Available with Image Server
La herramienta Clasificar objetos con aprendizaje profundo ejecuta un modelo de aprendizaje profundo en una capa de imágenes para generar una tabla o capa de entidades en la que se clasifica cada objeto de entrada.
La salida es una capa de entidades alojada.
Ejemplos
La herramienta Clasificar objetos con aprendizaje profundo se puede utilizar para evaluar edificios dañados después de un desastre natural. Con una capa de entidades de huellas de edificios y una capa de imágenes donde se muestran las áreas dañadas, la herramienta puede indicar si los edificios existentes han sufrido daños.
La herramienta Clasificar objetos con aprendizaje profundo se puede utilizar para indicar el estado de la cobertura arbórea de los árboles existentes. Con una capa de entidades de coberturas arbóreas y una capa de imágenes que muestra la cubierta arbórea actual, la herramienta puede indicar si los árboles existentes están sanos o sufren estrés.
Notas de uso
La herramienta Clasificar objetos con aprendizaje profundo incluye configuraciones para capas de imágenes de entrada, capas de entidades de entrada, modelo de aprendizaje profundo y capa de resultados.
Capa(s) de entrada
El grupo Capa(s) de entrada incluye los siguientes parámetros:
- Capa de imágenes o capa de entidades de entrada se utiliza para seleccionar una o varias capas de imágenes utilizadas para clasificar objetos. La capa de imágenes seleccionada debe basarse en los requisitos del modelo de aprendizaje profundo que se usará para clasificar los objetos. La capa de imágenes puede ser multidimensional o una colección de imágenes.
- Capa de entidades de entrada se utiliza para seleccionar entidades que indican las posiciones que se van a clasificar. Cada fila de la capa de entidades de entrada representa un único objeto. Si no se especifica ninguna capa de entidades de entrada, se presupone que cada imagen de entrada contiene un único objeto que se va a clasificar.
- Modo de procesamiento especifica cómo se procesarán los elementos de ráster de la capa de imágenes. Modo de procesamiento contiene las siguientes opciones:
- Procesar como imagen en mosaico: se creará un mosaico con todos los elementos de ráster del dataset de mosaico o del servicio de imágenes y se procesarán. Esta es la opción predeterminada.
- Procesar todos los elementos de ráster por separado: todos los elementos de ráster del dataset de mosaico o del servicio de imágenes se procesarán como imágenes separadas.
Configuración del modelo
El grupo Configuración del modelo incluye los siguientes parámetros:
- Modelo para la clasificación de objetos especifica el modelo de aprendizaje profundo utilizado para clasificar los objetos. El modelo de aprendizaje profundo debe estar ubicado en ArcGIS Online para seleccionarlo en la herramienta. Puede seleccionar su propio modelo, disponible públicamente en ArcGIS Online o de ArcGIS Living Atlas of the World.
- Argumentos de modelo especifica los argumentos de función definidos en la clase de función ráster de Python. Se enumeran argumentos y parámetros de aprendizaje profundo adicionales para experimentos y refinamiento, como un umbral de confianza para ajustar la sensibilidad. Los nombres de los argumentos se rellenan desde el módulo de Python.
- Nombre de campo de etiqueta de clase de salida especifica el nombre de campo que contendrá la etiqueta de clasificación en la tabla o capa de entidades alojada de salida.
Capa de resultados
El grupo Capa de resultados incluye los siguientes parámetros:
- El Nombre de salida determina el nombre de la capa que se crea y se agrega al mapa. El nombre debe ser único. Si ya existe una capa con el mismo nombre en su organización, la herramienta fallará y se le pedirá que utilice otro nombre.
- Guardar en carpeta especifica el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.
Entornos
La configuración del entorno de análisis cuenta con parámetros adicionales que afectan a los resultados de una herramienta. Puede acceder a la configuración del entorno de análisis de la herramienta desde el grupo de parámetros Configuración del entorno.
Esta herramienta respeta estos entornos de análisis:
- Sistema de coordenadas de salida
- Extensión de procesamiento
Nota:
La extensión de procesamiento predeterminada en Visor de mapas es la extensión completa. Este valor predeterminado es diferente de Map Viewer Classic, en donde Usar extensión de mapa actual está habilitado de forma predeterminada.
- Tamaño de celda
- Factor de procesamiento en paralelo
- Tipo de procesador
Salidas
Esta herramienta incluye los siguientes campos:
- Una capa de entidades alojada con los objetos o entidades etiquetados según la clasificación determinada por el modelo de aprendizaje profundo.
- Una tabla con las ubicaciones etiquetadas según la clasificación determinada por el modelo de aprendizaje profundo.
Requisitos de licencia
Esta herramienta requiere las siguientes licencias y configuraciones:
- Tipo de usuario Creator o GIS Professional
- Rol de publicador o administrador, o rol personalizado equivalente
- ArcGIS Image Server configurado para el análisis de ráster de aprendizaje profundo
Recursos
Utilice los recursos siguientes para más información:
- Clasificar objetos con aprendizaje profundo en API REST de ArcGIS
- Función classify_objects en ArcGIS API for Python
- Detectar objetos con aprendizaje profundo en ArcGIS Enterprise
- Clasificar píxeles con aprendizaje profundo en ArcGIS Enterprise
- Clasificar objetos con aprendizaje profundo en ArcGIS Pro