Disponível com Image Server
A ferramenta Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada usa um modelo de aprendizagem detalhada para identificar e localizar objetos em uma camada de imagens.
A saída é uma camada de feição hospedada.
Exemplos
A ferramenta Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada pode ser usada para identificar capturas instantâneas da construção para atualizar dados de impostos sobre propriedades para um governo local ou grupo regional de resposta a emergências. A camada de saída da ferramenta é uma camada de feição que pode identificar as construções em uma área. A camada de feição criada pode ser usada para corresponder aos registros de propriedade existentes para registrar a captura instantânea da construção atual da propriedade.
A ferramenta Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada pode ser usada para identificar carros em um estacionamento para contar presença e preparar pesquisas de tráfego. A camada de feição criada pode ser usada na ferramentaClassificar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada para classificar o tipo de carro detectado.
Anotações de uso
A ferramenta Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada inclui configurações para camada de entrada, configurações de modelo e camada resultante.
Camada de entrada
O grupo Camadas de entrada inclui os seguintes parâmetros:
- A camada de imagens ou camada de feição de entrada é usada para selecionar a camada de imagens ou camada de feição com anexos que serão usados para detectar os objetos identificados no modelo de aprendizagem detalhada. A camada de imagens selecionada deve ser baseada nos requisitos do modelo de aprendizagem detalhada que será usado para classificar os pixels.
- Modo de processamento descobre como os itens raster na camada de imagens serão processados. Modo de processamento inclui as seguintes opções:
- Processar como imagem em mosaico—Todos os itens raster no conjunto de dados do mosaico ou serviço de imagem serão mosaicados juntos e processados. Este é o padrão.
- Processe todos os itens raster separadamente—Todos os itens raster no conjunto de dados de mosaico ou serviço de imagem serão processados como imagens separadas.
Configurações do modelo
O grupo Configurações do modelo inclui os seguintes parâmetros:
- Modelo para detecção de objetos especifica o modelo de aprendizagem detalhada usado para detectar os objetos. O modelo de aprendizagem detalhada precisa estar localizado no ArcGIS Online para ser selecionado na ferramenta. Você pode selecionar seu próprio modelo, disponível publicamente no ArcGIS Online, ou do ArcGIS Living Atlas of the World.
- Parâmetros do modelo listam parâmetros adicionais de aprendizagem detalhada e parâmetros para refinamento não definidos na função raster dePython pelo modelo de entrada, como um limite de confiança para ajustar a sensibilidade. Os nomes dos parâmetros são preenchidos pela ferramenta a partir da leitura do módulo de Python.
- Sem supressão máxima (NMS) determina se a opção Sem supressão máxima deve ser executada para remover objetos duplicados que são identificados com base em valores de confiança.
- Campo de pontuação de confiança especifica o nome do campo que registrará as pontuações de confiança criadas como saída pelo método de detecção de objeto. Este parâmetro está disponível quando a opção Sem supressão máxima (NMS) está habilitada.
- Campo de valor da classe é o campo na camada de feição de saída que conterá o valor da camada de imagens de entrada. Se não especificado, a ferramenta utilizará os campos de valor da classe padrão Classvalue e Value. Se estes campos não existirem, todas as feições serão tratadas como a mesma classe de objeto. Este parâmetro está disponível quando a opção Sem supressão máxima (NMS) está habilitada.
- Taxa máxima de sobreposição define a proporção da área de intersecção sobre a área de união para duas feições sobrepostas. O valor padrão é 0. Este parâmetro está disponível quando a opção Sem supressão máxima (NMS) está habilitada.
Camada resultante
O grupo de Camada de resultado inclui os seguintes parâmetros:
- O Nome de saída determina o nome da camada que é criada e adicionada ao mapa. O nome deve ser único. Se já existir uma camada com o mesmo nome em sua organização, a ferramenta falhará e você será solicitado a usar um nome diferente.
- Salvar na pasta especifica o nome de uma pasta em Meu conteúdo onde o resultado será salvo.
Ambientes
As configurações do ambiente de análise são parâmetros adicionais que afetam os resultados de uma ferramenta. Você pode acessar as configurações do ambiente de análise da ferramenta no grupo de parâmetros Configurações do ambiente.
Esta ferramenta respeita os seguintes ambientes de análise:
- Sistema de Coordenadas de Saída
- Extensão de processamento
Anotação:
A extensão de processamento padrão no Map Viewer é Extensão total. Este padrão é diferente de Map Viewer Classic no qual Usar a extensão do mapa atual é habilitado por padrão.
- Tamanho da célula
- Máscara
- Fator de processamento paralelo
- Tipo de processador
Saídas
A saída é uma camada de feição com cada objeto detectado como uma feição individual com o valor de classe e campos de confiança adicionados.
Requisitos de licenciamento
Esta ferramenta requer o seguinte licenciamento e configurações:
- Creator ou tipo de usuário GIS Professional
- ArcGIS Image Server configurado para análise raster de aprendizagem detalhada
- Papel de Publicador ou Administrador ou um papel equivalente personalizado
Recursos
Utilize os seguintes recursos para saber mais:
- Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada no ArcGIS REST API
- função detect_objects no ArcGIS API for Python
- Classificar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada no ArcGIS Enterprise
- Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada no ArcGIS Pro