Инструмент Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения запускает модель глубокого обучения в слое изображений для создания векторного слоя или таблицы, в которой классифицирован каждый входной объект.
Выходные данные представляют собой размещенный слой объектов.
Примеры
Инструмент Классифицировать объекты с помощью глубокого обучения можно использовать для оценки разрушенных во время природной катастрофы зданий. Используя векторный слой с контурами зданий и слой изображений на пострадавшие территории, инструмент может выявить, какие здания были повреждены.
Инструмент Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения можно использовать для оценки состояния крон существующих деревьев. Используя векторный слой крон деревьев и слой изображений текущих крон деревьев, инструмент может определить, какие из существующих деревьев являются здоровыми, а какие испытывают стресс.
Примечания по использованию
Инструмент Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения включает настройки для входных слоев изображений, входных векторных слоев, модели глубокого обучения и итогового слоя.
Входные слои
Группа Входные слои включает в себя следующие параметры:
- Входной слой изображений или векторный слой используется для выбора слоя или слоев изображений для классификации объектов. Выбранный слой изображений должен учитывать требования модели глубокого обучения, которая будет использоваться для классификации объектов. Слой изображений может быть многомерным или коллекцией растров.
- Входной векторный слой используется для выбора объектов, определяющий местоположения для классификации. Каждая строка входного векторного слоя представляет отдельный объект. Если входной векторный слой не указан, считается, что каждое входное изображение содержит один объект для классификации.
- Режим обработки определяет, как будут обрабатываться растровые элементы в слое изображений. Режим обработки включает следующие опции:
- Обработать как мозаичное изображение – Все растровые элементы в наборе данных мозаики или в сервисе изображений будут объединены в мозаику и обработаны. Используется по умолчанию.
- Обработать все элементы растров по отдельности – Все растровые элементы в наборе данных мозаики или в сервисе изображений будут обработаны как отдельные изображения.
Настройки модели
Группа Настройки модели включает в себя следующие параметры:
- Модель для классификации объектов определяет модель глубокого обучения, которая используется для классификации объектов. Чтобы модель глубокого обучения можно было выбрать в инструменте, она должна быть размещена в ArcGIS Online. Вы можете выбрать собственную общедоступную модель в ArcGIS Online или из ArcGIS Living Atlas of the World.
- Аргументы модели определяет аргументы функции, заданные в классе функции растра Python. Дополнительные параметры глубокого обучения и аргументы для экспериментов и улучшения, например, порог достоверности для настройки чувствительности. Названия аргументов заполняются из модуля Python.
- Выходное имя поля класса надписи определяет имя поля, которые содержит метку классификации в выходном размещенном векторном слое или таблице.
Слой результата
Группа Слой результата включает в себя следующие параметры:
- Выходное имя определяет имя слоя, который создается и добавляется на карту. Имя должно быть уникальным. Если слой с таким же именем уже существует в вашей организации, инструмент завершится ошибкой, и вам будет предложено указать другое имя.
- Сохранить в папке — указывает имя папки в Моих ресурсах, в которой будет сохранен результат.
Параметры среды
Настройки среды анализа — это дополнительные параметры, которые влияют на результаты работы инструмента. Вы можете получить доступ к настройкам среды анализа инструмента из группы параметров Настройки среды.
Этот инструмент поддерживает следующие параметры среды анализа:
- Выходная система координат
- Экстент обработки
Примечание:
Экстент обработки по умолчанию в Map Viewer - это Полный экстент. Это значение по умолчанию отличается от Map Viewer Classic, в котором по умолчанию включен параметр Использовать текущий экстент карты.
- Размер ячейки
- Коэффициент параллельной обработки
- Тип процессора
Выходные данные
Этот инструмент содержит следующие выходные данные:
- Размещенный векторный слой с пространственными или непространственными объектами, которые надписаны на основе классификации, заданной моделью глубокого обучения.
- Таблица с местоположениями, которые надписаны на основе классификации, заданной моделью глубокого обучения.
Требования к использованию
Для этого инструмента требуются следующие лицензии и конфигурации:
Ресурсы
Для дополнительной информации см. следующие ссылки:
- Классификация объектов с использованием глубокого обучения в ArcGIS REST API
- Функция classify_objects в ArcGIS API for Python
- Выявить объекты с использованием глубокого обучения в ArcGIS Enterprise
- Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения в ArcGIS Enterprise
- Классификация объектов с использованием глубокого обучения в ArcGIS Pro