Классификация объектов с использованием глубокого обучения
Этот инструмент запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре и дополнительном классе пространственных объектов для создания класса объектов или таблицы, где у каждого входного объекта есть назначенная для него надпись класса.
Если включена опция Использовать текущий экстент карты, анализируется только область растра, которая отображаются в текущем экстенте карты. Если опция отключена, будет проанализирован весь растр, даже если он находится вне текущего экстента карты.
Выбор изображения для определения объектов
Входное изображение для определения объектов.
Выбор векторного слоя для объектов (необязательно)
Входной векторный слой точек, линий или полигонов, который определяет местоположения всех объектов, которые будут классифицироваться и надписываться. Каждая строка входного векторного слоя представляет отдельный объект.
Если входной векторный слой не указан, инструмент считает, что каждое входное изображение содержит один объект для классификации. Если у входного изображения или изображений есть пространственная привязка, то на выходе этого инструмента будет получен векторный слой, в котором экстент каждого изображения используется в качестве ограничивающей геометрии для любого подписанного объекта. Если входное изображение или изображения не имеют пространственной привязки, то на выходе инструмента будет получена таблица, содержащая значения ID изображений и надписи классов для каждого изображения.
Выбор модели глубокого обучения для классификации объектов
Элемент входных данных пакета глубокого обучения ( .dlpk).
Пакет глубокого обучения состоит из JSON-файла определения модели Esri ( .emd), двоичного файла модели глубокого обучения и, при необходимости, растровой функции Python.
Режим обработки
Задает как будут обработаны все растровые элементы в наборе данных мозаики или сервисе изображений. Этот параметр применяется только в том случае, если в качестве входных данных используется наборы данных мозаики или сервис изображений.
- PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — Все растровые элементы в наборе данных мозаики или сервисе изображений будут объединены в мозаику и обработаны. Это значение по умолчанию.
- PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — Все растровые элементы в наборе данных мозаики или сервисе изображений будут обработаны как отдельные изображения.
Введите аргументы модели глубокого обучения
Аргументы функции задаются в классе растровой функции Python, на который ссылается входная модель. Там перечисляются дополнительные параметры глубокого обучения и аргументы для экспериментов и улучшения, например, порог достоверности для настройки чувствительности.
Названия аргументов заполняются инструментом при чтении модуля Python на сервере растрового анализа.
Выбор имени поля надписи класса
Имя поля, которое будет содержать надпись классификации в выходном векторном слое.
Если имя поля не указано, то в выходном векторном слое будет создано новое поле с именем ClassLabel.
Режим обработки
Определяет, как будут обрабатываться элементы растров в сервисе изображений.
- Обработать как мозаичное изображение – Все растровые элементы в сервисе изображений будут объединены в мозаику и обработаны. Это значение по умолчанию.
- Обработать элементы по отдельности – Все растровые элементы в сервисе изображений будут обработаны как отдельные изображения.
Имя слоя результата
Имя слоя, который будет добавлен в Мои ресурсы и на карту. Имя слоя по умолчанию зависит от имени инструмента и имени входного слоя. Если имя слоя уже используется, появится запрос ввести новое имя.
Вы можете указать имя папки в Моих ресурсах, где будет сохранен результат, с помощью ниспадающего списка Сохранить результат в.