“使用深度学习检测对象”工具在输入栅格上运行训练深度学习模型，以生成包含找到的对象的要素类。 这些要素可以是所找到对象周围的面，也可以是找到的对象中心的点。
工作流示意图
示例
- 考虑到社区的图像，检测每个装有太阳能电池板的屋顶的位置。
- 考虑到加拿大北部的荒野图像，检测每个冰川湖的位置。
用法说明
运行此工具后，您的栅格分析服务器将调用第三方深度学习 Python API，并使用指定的 Python 栅格函数来处理每个栅格切片。
此工具的输入深度学习模型必须是存储在门户中的深度学习包（.dlpk）项目。 您可以使用 ArcGIS Pro 中的训练深度学习模型地理处理工具或 ArcGIS REST API 栅格分析工具来生成 .dlpk 项目。
选择或指定输入模型后，将从栅格分析服务器获取模型参数。 如果模型无效或者栅格分析服务器未正确配置深度学习，则该工具可能无法获得此信息。
输入 .dlpk 项目须包含 Esri 模型定义文件 (.emd)。 请参阅下面的示例 .emd 文件。
{
"Framework" :"TensorFlow",
"ModelConfiguration": "ObjectDetectionAPI",
"ModelFile": ".\\CoconutTreeDetection.model",
"ModelType": "ObjectDetection",
"ImageHeight": 850,
"ImageWidth": 850,
"ExtractBands": [0,1,2],
"ImageSpaceUsed": "MAP_SPACE"
"Classes": [
{
"Value": 0,
"Name": "CoconutTree",
"Color": [0, 255, 0]
}
]
}选中该框以启用非极大值抑制标识和移除对象检测中重复的要素。
如果选中使用当前地图范围，则仅对当前地图范围中可见的像素进行分析。 如果未选中，则将分析整个输入影像图层。
下表列出了此工具的参数：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 选择用于检测对象的图像 | 用于分类对象的输入图像。 |
| 选择用于检测对象的深度学习模型 | 输入深度学习包 (.dlpk) 项目。 深度学习包包含 Esri 模型定义 JSON 文件 (.emd)、深度学习二进制模型文件以及要使用的 Python 栅格函数（可选）。 |
| 指定深度学习模型参数 | 函数参数在输入模型引用的 Python 栅格函数中定义。 您可以在此列出其他深度学习参数和用于优化的参数，例如用于调整灵敏度的置信度阈值。 参数名称将由工具通过读取 Python 模块进行填充。 |
| 从输出中移除重复的要素（可选） | 指定是否将执行非极大值抑制，其中将标识重复找到的对象，并移除置信度值较低的重复要素。
|
| 置信度得分字段 | 要素服务中的字段，该字段包含将由对象检测方法输出的置信度得分。 当选中了非极大值抑制参数时需要用到该参数。 |
| 类值字段 | 输出要素服务中的类值字段。 若未指定，则工具将使用标准类值字段 Classvalue 和 Value。 若这些字段不存在，则所有要素将被视为相同的对象类。 当选中了非极大值抑制参数时需要用到该参数。 |
| 最大重叠比 | 两个重叠要素的最大重叠比，其定义为交集区域与并集区域之比。 默认值为 0。 当选中了非极大值抑制参数时需要用到该参数。 |
| 处理模式 | 指定处理影像服务中的所有栅格项目的方式。
|
| 结果图层名称 | 将在我的内容中创建并添加到地图中的图层的名称。 默认名称基于工具名称以及输入图层名称。 如果该名称的图层已存在，则系统将提示您提供其他名称。 您可以使用将结果保存在下拉框指定我的内容中的文件夹名称，结果将保存到该文件夹中。 |
环境
分析环境设置是影响工具执行结果的附加参数。 您可以通过单击工具窗格顶部的齿轮图标 
来访问该工具的分析环境设置。
该工具支持以下分析环境：
- 输出坐标系 - 指定输出图层的坐标系。
- 范围 - 指定要用于分析的区域。
- 像元大小 - 要在输出图层中使用的像元大小。
- 掩膜 - 指定掩膜图层，其中仅落入掩膜区域内的像元将用于分析。
- 并行处理因子 - 控制栅格处理 CPU 或 GPU 实例。
- 处理器类型 - 指定是使用 GPU 还是 CPU 来处理数据。
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使用“使用深度学习检测对象”工具检测图像中的对象。 其他工具或许在解决类似问题时十分有用。
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ArcGIS Enterprise 开发人员资源
如果您正在使用 ArcGIS REST API，则请使用 Detect Objects Using Deep Learning 操作。
如果您正在使用 ArcGIS API for Python，请使用 arcgis.learn 模块执行深度学习任务 
。