Klasifikuj objekte pomoću detaljnog učenja
Ovaj alat pokreće obučeni model detaljnog učenja na ulaznom rasteru i opcionoj klasi geoobjekata kako bi se kreirala klasa geoobjekata ili tabela u kojoj svaki ulazni objekat ima dodeljenu oznaku klase.
Ako je izabrana opcija Koristi trenutni obuhvat mape, analiziraće se samo oblast rastera koja je vidljiva unutar trenutnog obuhvata mape. Ako nije izabrana, analiziraće se ceo raster, čak i ako je izvan trenutnog obuhvata mape.
Izaberite upotrebljeni snimak za klasifikaciju objekata
Ulazni snimak koji se koristi za otkrivanje objekata.
Izaberite sloj funkcija za objekte (opcionalno)
Tačka, linija ili poligon ulazne komponente koji identifikuje lokaciju svakog objekta da bi se klasifikovali i obeležili. SVaki red u sloju ulazne komponente predstavlja jedan objekat.
Ako nije naveden sloj geoobjekta, alat pretpostavlja da svaki ulazni snimak sadrži jedan objekat za klasifikaciju. Ako ulazni snimak ili snimci koriste spatijalnu referencu, izlaz iz alata je sloj komponente, u čijem opsegu je svaka slika koja se koristi kao geometrija za vezivanje za svaki obeleženi geoobjekat. Ako ulazni snimak ili snimci nemaju spatijalnu referencu, izlaz iz alata je tabela koja sadrži vrednosti ID snimka i oznaku klase za svaki snimak.
Izaberite dubinski model za učenje da biste klasifikovali objekte
Ulazna stavka paketa za detaljno učenje ( .dlpk).
Paket za detaljno učenje se sastoji od JSON datoteke sa definicijom Esri modela ( .emd), binarne datoteke modela detaljnog učenja i, opciono, Python rasterske funkcije koju treba koristiti.
Režim obrade
Navodi na koji način će sve rasterske stavke u mozaičnom skupu podataka ili servisu snimaka biti obrađene. Ovaj parametar se primenjuje kada je ulazni raster mozaični skup podataka ili servis snimaka.
- PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — Sve rasterske stavke u mozaičnom skupu podataka ili servisu snimaka biće prikupljene i obrađene. Ovo je podrazumevano.
- PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — Sve rasterske stavke u mozaičnom skupu podataka ili servisu snimaka biće obrađene kao zasebni snimci.
Navedite argumente modela detaljnog učenja
Argumenti funkcije su definisani u klasi Python rasterskih funkcija na koju upućuje ulazni model. Ovo je mesto gde nabrajate dodatne parametre i argumente detaljnog učenja za eksperimente i preciziranje, kao što je prag pouzdanosti za podešavanje osetljivosti.
Alatka popunjava nazive argumenata iz očitavanja Python modula na serveru za rastersku analiza.
Definišite naziv polja za oznaku klase
Naziv polja koji će sadržati nalepnicu klasifikacije u sloju odlazne komponente.
Ako nije naveden naziv polja, novo polje pod nazivom ClassLabel biće generisano u odlaznom sloju geoobjekta.
Režim obrade
Navodi kako će sve stavke rastera na servisu snimka biti obrađene.
- Obrada kao mozaički snimak—Sve stavke rastera u servisu snimka biće sklopljene zajedno u mozaik i obrađene. Ovo je podrazumevano.
- Odvojena obrada stavki—Sve stavke rastera u servisu snimka biće obrađene kao odvojeni snimci.
Naziv sloja sa rezultatima
Naziv sloja koji će biti kreiran u Mom sadržaju i dodat mapi. Podrazumevani naziv je zasnovan na nazivu alatke i nazivu ulaznog sloja. Ako sloj već postoji, bićete upitani da unesete drugi naziv.
Možete da navedete ime fascikle u Mom sadržaju gde će rezultat biti sačuvan korišćenjem padajućeg polja Sačuvaj rezultat u.