Klasificiraj objekte z globokim učenjem
To orodje izvaja naučeni model globokega učenja na vhodnem rastru in izbirnem geoobjektnem razred, da izdelava geoobjektni razred ali tabelo, v kateri ima vsak vhodni objekt dodeljeno oznako razreda.
Če je obkljukano Uporabi trenutni obseg karte, bodo analizirana samo rastrska območja, vidna znotraj trenutnega obsega karte. Če je odkljukano, bo analiziran celoten raster, tudi če je zunaj trenutnega obsega karte.
Izberi sliko, ki se bo uporabljala za klasifikacijo objektov
Vhodna slika, ki se bo uporabljala za zaznavanje objektov.
Izberi geoobjektni sloj za objekte (izbirno)
Vhodni geoobjektni sloj točke, linije ali poligona, ki določa lokacijo vsakega objekta, ki bo klasificiran in označen. Vsaka vrstica v vhodnem geoobjektnem sloju predstavlja posamezni objekt.
Če ni določenega vhodnega geoobjektnega sloja, orodje predpostavlja, da vsaka vhodna slika vsebuje en sam objekt za klasifikacijo. Če vhodna slika ali slike uporabljajo koordinatni sistem, potem je rezultat orodja geoobjektni sloj, v katerem je obseg vsake slike uporabljen kot omejevalna geometrija za vsak označen geoobjekt. Če vhodna slika ali slike ne uporabljajo koordinatnega sistema, je rezultat orodja tabela, ki vsebuje ID vrednosti slike in oznako razreda za vsako sliko.
Izberi model globokega učenja, ki se bo uporabljal za klasifikacijo objektov
Element vhodnega paketa globokega učenja ( .dlpk).
Paket globokega učenja je sestavljen iz datoteke JSON definicije modela Esri ( .emd), datoteke binarnega modela globokega učenja in, izbirno, rastrske funkcije Python, ki bo uporabljena.
Način obdelovanja
Določi način obdelave za vse rastrske elemente v mozaičnem sklopu podatkov ali v slikovni storitvi. Ta parameter je uporabljen, kadar je vhodni raster mozaični sklop podatkov ali slikovna storitev.
- PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — Vsi rastrski elementi v mozaičnem sklopu podatkov ali v slikovni storitvi bodo z mozaičenjem združeni in obdelani. To je privzeto.
- PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — Vsi rastrski elementi v mozaičnem sklopu podatkov ali v slikovni storitvi bodo obdelani kot ločene slike.
Navedite trditve za model globokega učenja
Trditve funkcije so določene v razredu rastrske funkcije Python, ki se sklicuje na vhodni model. Tukaj navedete dodatne parametre globokega učenja in trditve za eksperimente in natančno določanje, kot je prag zaupanja za prilagajanje občutljivosti.
Imena trditev bodo dopolnjena s pomočjo orodja iz branja modula Python na strežniku za rastrsko analizo.
Opredeli ime polja oznake razreda
Ime polja, ki bo vsebovalo klasifikacijo oznako v izhodnem geoobjektnem sloju.
Če ne boste določili imena polja, bo v izhodnem geoobjektnem sloju ustvarjeno novo polje z imenom ClassLabel.
Način obdelave
Določi način obdelave za vse rastrske elemente v slikovni storitvi.
- Obdelaj kot mozaično sliko – Vsi rastrski elementi v slikovni storitvi bodo z mozaičenjem združeni in obdelani. To je privzeto.
- Obdelaj kot ločene elemente – Vsi rastrski elementi v slikovni storitvi bodo obdelani kot ločene slike.
Ime sloja z rezultati
Ime sloja, ki bo ustvarjen v odseku Moja vsebina in dodan na karto. Privzeto ime temelji na imenu orodja in imenu vhodnega sloja. Če sloj že obstaja, bo od vas zahtevano, da vnesete drugo ime.
Lahko navedete ime mape v Moji vsebini, kjer bo rezultat shranjen s pomočjo spustnega menija Shrani rezultat v.