Этот инструмент запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре для создания классифицированного растра, где у каждого допустимого пиксела есть значение назначенного 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.
Входное изображение для классификации.
Им может быть URL сервиса изображений, растровый слой или слой сервиса изображений.
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.
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.
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.
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. Если у вас есть права на создание слоев листов изображений и слоев динамических изображений, вы можете выбрать типы генерируемых выходных слоев, используя ниспадающий список Сохранить результат как.