Acest instrument rulează un model instruit de învățare profundă pe un raster de intrare și o clasă opțională de obiecte spațiale pentru a produce o clasă de obiecte spațiale sau un tabel în care fiecărui obiect de intrare i-a fost alocată o etichetă de clasă.
Dacă este bifat Utilizare extindere curentă a hărții, va fi analizată doar zona raster care este vizibilă în zona de vizualizare curentă a hărții. Dacă nu este bifat, va fi analizată toată zona raster, chiar dacă se află în afara zonei de vizualizare curentă a hărţii.
Imaginea utilizată pentru a detecta obiecte.
Stratul tematic cu obiecte spațiale cu intrare în punct, linie sau poligon care identifică localizarea fiecărui obiect de clasificat și etichetat. Fiecare rând din stratul tematic cu obiecte spațiale de intrare reprezintă un obiect individual.
Dacă nu este specificat niciun strat tematic cu obiecte spațiale de intrare, instrumentul presupune că fiecare imagine de intrare conține un singur obiect de clasificat. Dacă imaginea sau imaginile de intrare folosesc o referință spațială, rezultatul instrumentului este un strat tematic cu obiecte spațiale, în care acoperirea fiecărei imagini este folosită ca geometria de separare pentru fiecare obiect spațial etichetat. Dacă imaginea sau imaginile de intrare nu au referințe spațiale, rezultatul instrumentului este un tabel care conține valorile ID ale imaginii și etichetele de clasă pentru fiecare imagine.
Element Pachet de învățare aprofundată de intrare ( .dlpk
).
Pachetul de învățare aprofundată este compus din fișierul JSON de definire a modelului Esri ( .emd
), fișierul modelului binar de învățare aprofundată, și opțional, se va folosi funcția raster Python.
Specifică modul în care vor fi procesate toate elementele de raster dintr-un set de date mozaic sau dintr-un serviciu de imagini. Acest parametru este aplicat atunci când rasterul de intrare este un set de date mozaic sau un serviciu de imagini.
Argumentele funcției sunt definiți în clasa funcțiilor raster Python la care se referă modelul de intrare. Aici găsiți listați parametri suplimentari de învățare aprofundată și argumente pentru experimente și rafinare, cum ar fi un prag de încredere pentru reglarea sensibilității.
Numele argumentelor sunt populate de instrument prin citirea modulului Python de pe serverul de analiză raster.
Numele câmpului care va conține eticheta de clasificare din stratul tematic cu obiecte spațiale rezultant.
Dacă nu este specificat niciun nume de câmp, un nou câmp denumit ClassLabel va fi generat în stratul tematic cu obiecte spațiale rezultant.
Specifică modul în care vor fi prelucrate toate reperele raster dintr-un serviciu de imagini.
Acesta este numele stratului tematic ce va fi creat în Conținutul Meu și va fi adăugat pe hartă. Numele implicit se bazează pe numele instrumentului şi numele stratului tematic de intrare. Dacă stratul tematic rezultat există deja, vi se va solicita să furnizaţi un alt nume.
Puteți specifica numele folderului în Resursele mele unde se va salva rezultatul folosind caseta drop-down Salvați rezultatele în.