Dostępne na serwerze Image Server
Narzędzie Wykrywaj obiekty metodą Deep Learning korzysta z modelu Deep Learning do identyfikowania i znajdowania obiektów w warstwie zobrazowań.
Danymi wynikowymi jest hostowana warstwa obiektowa.
Przykłady
Za pomocą narzędzia Wykrywaj obiekty metodą Deep Learning można zidentyfikować obrysy budynków w celu uaktualnienia danych o podatku o nieruchomości dla administracji lokalnej lub regionalnej grupy reagowania kryzysowego. Warstwą wynikową narzędzia jest warstwa obiektowa wskazująca budynki w obszarze. Utworzoną warstwę obiektową można wykorzystać do dopasowania do istniejącej ewidencji nieruchomości, aby zarejestrować bieżący obrys budynku nieruchomości.
Za pomocą narzędzia Wykrywaj obiekty metodą Deep Learning można zidentyfikować samochody na parkingu, aby obliczyć frekwencję i przygotować ankiety dotyczące ruchu. Utworzoną warstwę obiektową można wykorzystać w narzędziu Klasyfikuj obiekty metodą Deep Learning do klasyfikacji typów wykrytych samochodów.
Uwagi dotyczące korzystania
Narzędzie Wykrywaj obiekty metodą Deep Learning obejmuje konfiguracje warstwy wejściowej, ustawień modelu i warstwy wynikowej.
Warstwa wejściowa
Grupa Warstwa wejściowa zawiera następujące parametry:
- Wejściowa warstwa zobrazowań lub warstwa obiektowa służy do wybrania warstwy zobrazowań lub warstwy obiektowej z załącznikami, które zostaną użyte do wykrywania obiektów zidentyfikowanych w modelu Deep Learning. Wybrana warstwa zobrazowań powinna opierać się na wymaganiach modelu Deep Learning, który zostanie użyty do klasyfikowania pikseli.
- Tryb przetwarzania opisuje sposób przetwarzania elementów rastrowych w warstwie zobrazowań. Parametr Tryb przetwarzania zawiera następujące opcje:
- Przetwarzaj jako obraz mozaikowy — wszystkie elementy rastrowe w zestawie danych mozaiki lub usłudze rastrowej zostaną połączone w mozaikę i przetworzone. Jest to opcja domyślna.
- Przetwarzaj wszystkie elementy rastrowe osobno — wszystkie elementy rastrowe w zestawie danych mozaiki lub usłudze rastrowej zostaną przetworzone jako osobne obrazy.
Ustawienia modelu
Grupa Ustawienia modelu zawiera następujące parametry:
- Model do wykrywania obiektów określa model Deep Learning służący do wykrycia obiektów. Model Deep Learning, aby można go było wybrać w narzędziu, musi znajdować się w usłudze ArcGIS Online. Można wybrać własny model dostępny publicznie w usłudze ArcGIS Online lub z ArcGIS Living Atlas of the World.
- Argumenty modelu zawierają listę dodatkowych parametrów i argumentów metody Deep Learning na potrzeby precyzowania, które nie jest zdefiniowane w funkcji rastrowej Python przez model wejściowy, na przykład próg ufności używany podczas dostosowywania czułości. Nazwy argumentów są uzupełniane przez narzędzie poprzez odczytanie modułu Python.
- Tłumienie inne niż maksymalne (NMS) określa, czy wykonać tłumienie inne niż maksymalne w celu usunięcia duplikatów obiektów zidentyfikowanych na podstawie wartości ufności.
- Pole wskaźnika ufności określa nazwę pola, które będzie rejestrować wskaźniki ufności tworzone jako dane wynikowe przez metodę wykrywania obiektów. Ten parametr jest dostępny, jeśli włączono opcję Tłumienie inne niż maksymalne (NMS).
- Pole wartości klasy to pole w wynikowej warstwie obiektowej, które będzie zawierać wartość z wejściowej warstwy zobrazowań. Jeśli nie zostanie podane, narzędzie użyje standardowych pól wartości Classvalue i Value. Jeśli te pola nie istnieją, wszystkie obiekty są traktowane jako należące do tej samej klasy obiektów. Ten parametr jest dostępny, jeśli włączono opcję Tłumienie inne niż maksymalne (NMS).
- Maksymalny współczynnik nakładania definiuje stosunek powierzchni części wspólnej do powierzchni sumy dwóch nakładających się obiektów. Wartość domyślna wynosi 0. Ten parametr jest dostępny, jeśli włączono opcję Tłumienie inne niż maksymalne (NMS).
Warstwa wynikowa
Grupa Warstwa wynikowa zawiera następujące parametry:
- Nazwa danych wynikowych określa nazwę warstwy, która zostanie utworzona i dodana do mapy. Nazwa musi być unikalna. Jeśli w instytucji istnieje już warstwa o tej samej nazwie, działanie narzędzia zakończy się niepowodzeniem i wyświetlona zostanie prośba o wybór innej nazwy.
- Opcja Zapisz w folderze określa nazwę folderu na stronie Moje zasoby, w którym zostaną zapisane dane wynikowe.
Środowiska
Ustawienia środowiskowe dotyczące analiz to dodatkowe parametry wpływające na wyniki działania narzędzia. Dostęp do ustawień środowiskowych narzędzia dotyczących analiz można uzyskać z poziomu grupy parametrów Ustawienia środowiskowe.
Narzędzie to obsługuje następujące środowiska analiz:
- Wynikowy układ współrzędnych
- Zasięg przetwarzania
Notatka:
Domyślny zasięg przetwarzania w przeglądarce map Map Viewer to Pełny zasięg. To ustawienie domyślne jest inne niż w przeglądarce map Map Viewer Classic, w której domyślnie włączona jest opcja Użyj zasięgu bieżącej mapy.
- Rozmiar komórki
- Maska
- Czynnik przetwarzania równoległego
- Typ procesora
Dane wynikowe
Dane wynikowe stanowi warstwa obiektowa z poszczególnymi wykrytymi obiektami jako indywidualnymi obiektami z dodanymi polami wartości klasy i ufności.
Wymagania dotyczące użytkowania
To narzędzie wymaga następujących licencji i konfiguracji:
- Typ użytkownika Creator lub GIS Professional
- Serwer ArcGIS Image Server skonfigurowany pod kątem analizy rastrowej metodą Deep Learning
- Rola Publikujący lub Administrator albo rola niestandardowa odpowiadająca tym rolom
Zasoby
Aby dowiedzieć się więcej, skorzystaj z następujących zasobów:
- Wykrywaj obiekty metodą Deep Learning w aplikacji ArcGIS REST API
- Funkcja detect_objects w interfejsie ArcGIS API for Python
- Klasyfikuj obiekty metodą Deep Learning w aplikacji ArcGIS Enterprise
- Wykrywaj obiekty metodą Deep Learning w aplikacji ArcGIS Pro