จำแนกพิกเซลโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

จำแนกพิกเซลโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก


เครื่องมือนี้เรียกใช้งานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกบนแรสเตอร์อินพุตเพื่อสร้างแรสเตอร์แบบแยกประเภทโดยแต่ละพิกเซลที่ถูกต้องจะมีการกำหนดเลเบลของคลาส

ถ้าเลือก ใช้ขอบเขตแผนที่ปัจจุบัน จะมีการวิเคราะห์เฉพาะพื้นที่แรสเตอร์ที่มองเห็นได้ในขอบเขตแผนที่ปัจจุบัน ถ้าไม่ได้เลือก แรสเตอร์ทั้งหมดจะถูกนำไปวิเคราะห์ แม้ว่าจะอยู่นอกเหนือขอบเขตแผนที่ปัจจุบันอยู่ก็ตาม

เลือกภาพที่จะใช้จำแนกพิกเซล


ภาพอินพุตที่จะจำแนก

ซึ่งอาจเป็น URL ของบริการภาพ ชั้นข้อมูลแรสเตอร์ หรือชั้นข้อมูลบริการภาพ

เลือกแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้จำแนกพิกเซล


รายการอินพุตแพ็คเกจการเรียนรู้ ( .dlpk) เชิงลึก

แพ็คเกจการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยไฟล์ JSON ค่าคุณสมบัติโมเดล Esri ( .emd) ไฟล์โมเดลไบนารี่การเรียนรู้เชิงลึก และอีกทางเลือกหนึ่ง ฟังก์ชั่นแรสเตอร์ Python ที่จะใช้

ระบุอาร์กิวเมนต์แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก


คำสั่งฟังก์ชันถูกกำหนดไว้ในคลาสฟังก์ชันแรสเตอร์ Python ที่อ้างอิงโดยโมเดลอินพุต นี่คือที่ที่คุณแสดงค่าพารามิเตอร์และคำสั่งการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มเติมสำหรับการทดลองและการปรับแต่ง เช่น เกณฑ์ความเชื่อมั่นสำหรับการปรับความไวตอบสนอง

ชื่อของคำสั่งถูกเติมด้วยเครื่องมือจากการอ่านโมดูล Python บนเซิร์ฟเวอร์การวิเคราะห์แรสเตอร์

โหมดการประมวลผล


ระบุวิธีการประมวลผลรายการแรสเตอร์ทั้งหมดในชุดข้อมูลโมเสก หรือเซอร์วิสรูปภาพ จะใช้พารามิเตอร์นี้เมื่ออินพุทแรสเตอร์เป็นชุดข้อมูลโมเสก หรือเซอร์วิสรูปภาพ

  • PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — รายการแรสเตอร์ทั้งหมดในชุดข้อมูลโมเสก หรือเซอร์วิสรูปภาพ จะถูกทำเป็นโมเสกและประมวลผลด้วยกัน นี้คือค่าตั้งต้น
  • PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — รายการแรสเตอร์ทั้งหมดในชุดข้อมูลโมเสก หรือเซอร์วิสรูปภาพ จะถูกประมวลผลเป็นรูปภาพแยกจากกัน
<>

ชื่อชั้นข้อมูลผลลัพธ์


ชื่อของชั้นข้อมูลที่จะถูกสร้างขึ้นใน เนื้อหาของฉัน และเพิ่มไปยังแผนที่ ชื่อเริ่มต้นจะขึ้นอยู่กับชื่อเครื่องมือและชื่อชั้นข้อมูลอินพุท ถ้าชั้นข้อมูลนี้มีอยู่แล้ว คุณจะถูกขอให้ตั้งชื่อใหม่

คุณสามารถระบุชื่อโฟลเดอร์ใน My Content ที่ผลลัพธ์จะบันทึกโดยการใช้ กล่อง drop-down บันทึกผลใน หากคุณมีสิทธิ์ในการสร้างทั้งชั้นข้อมูลรูปภาพแบบไทล์และไดนามิก คุณจะสามารถระบุประเภทชั้นข้อมูลที่จะสร้างเอาท์พุทโดยใช้กล่องดรอปดาวน์ บันทึกผลลัพธ์เป็น ได้