Alegeți imaginea folosită pentru a clasifica obiecte

Imaginea utilizată pentru a detecta obiecte.

Alegeți stratul tematic de obiecte spațiale pentru obiecte (Opțional)

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.

Alegeți modelul de învățare profundă folosit pentru clasificarea obiectelor

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.

Mod de procesare

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.

• PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — Toate elementele de raster din setul de date mozaic sau din serviciul de imagine vor fi mozaicate împreună și procesate. Aceasta este acţiunea implicită.
• PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — Toate elementele de raster din setul de date mozaic sau din serviciul de imagine vor fi procesate ca imagini separate.

Specificați argumentele modelului de învățare aprofundată

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.

Definiți numele câmpului de etichetă a clasei

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.

Mod de proces

Specifică modul în care vor fi prelucrate toate reperele raster dintr-un serviciu de imagini.

• Procesați ca imagine mozaicată—Toate elementele de raster din serviciul de imagine vor fi mozaicate împreună și procesate. Aceasta este acţiunea implicită.
• Procesați reperele separat—Toate reperele raster din serviciul de imagine vor fi procesate ca imagini separate.

Nume strat tematic rezultat

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.