Derin Öğrenme Kullanarak Nesneleri Sınıflandır

Bu araç, her bir girdi nesnesinin atanmış bir sınıf etiketine sahip olduğu bir detay sınıfı veya tablosu oluşturmak için girdi rasterında ve isteğe bağlı bir detay sınıfında eğitilmiş bir derin öğrenme modeli çalıştırır.

Geçerli harita yayılımını kullan işaretli ise, yalnızca geçerli harita yayılımında görünür olan raster alanı analiz edilir. İşaretli değilse, rasterın tamamı, geçerli harita yayılımının dışında bile olsa analiz edilir.

Nesneleri sınıflandırmak için kullanılan görüntüyü seçin

Nesneleri algılamak için kullanılan girdi görüntüsü.

Nesneler için detay katmanını seçin (İsteğe Bağlı)

Sınıflandırılacak ve etiketlenecek her nesnenin konumunu tanımlayan nokta, çizgi veya çokgen girdi detay katmanı. Girdi detay katmanındaki her satır tek bir nesneyi temsil eder.

Herhangi bir girdi detay katmanı belirtilmezse, araç her girdi görüntünün sınıflandırılacak tek bir nesne içerdiğini varsayar. Girdi görüntüsü veya görüntüleri mekansal bir referans kullanıyorsa araçtan elde edilen çıktı, her görüntünün boyutunun her etiketli detay için bir sınırlayıcı geometri olarak kullanıldığı bir detay katmanı olur. Girdi görüntüsü veya görüntülerine mekansal referans yapılmazsa araçtan elde edilen çıktı, her bir görüntü için görüntü kimliği değerleri ve sınıf etiketlerini içeren bir tablo olur.

Nesneleri sınıflandırmak için kullanılan derin öğrenme modelini seçin

Girdi derin öğrenme paketi ( .dlpk) ögesi.

Derin öğrenme paketi, Esri model tanımı JSON dosyası ( .emd), derin öğrenme ikili model dosyası ve isteğe bağlı olarak kullanılacak Python raster fonksiyonundan oluşur.

İşlem Modu

Mozaik bir veri kümesindeki veya bir görüntü servisindeki tüm raster ögelerinin nasıl işleneceğini belirtir. Girdi rasterı, bir mozaik veri kümesi ya da bir görüntü servisi olduğunda bu parametre uygulanır.

PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — Mozaik veri kümesindeki ya da görüntü servisindeki tüm raster ögeleri birlikte mozaiklenir ve işlenir. Varsayılan değerdir.
PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — Mozaik veri kümesindeki ya da görüntü servisindeki tüm raster ögeleri ayrı görüntüler olarak işlenir.

Derin öğrenme modeli değişkenlerini belirtin

İşlev değişkenleri, girdi modeli tarafından referans verilen Python raster fonksiyon sınıfında tanımlanır. Deneyler ve iyileştirmeler için ek derin öğrenme parametrelerini ve değişkenlerini burada listelersiniz, ör. hassaslığın ayarlanması için bir güven eşiği gibi.

Değişkenlerin adları, raster analiz sunucusundaki Python modülünün araç tarafından okunmasıyla doldurulur.

Sınıf etiketi alan adını tanımlayın

Çıktı detay katmanında sınıflandırma etiketini içeren alanın adı.

Alan adı belirtilmezse, çıktı detay katmanında ClassLabel adı verilen yeni bir alan oluşturulur.

İşlem modu

Bir görüntü servisindeki tüm raster ögelerinin nasıl işleneceğini belirtir.

Mozaiklenmiş görüntü olarak işle—Görüntü servisindeki tüm raster ögeleri birlikte mozaiklenir ve işlenir. Varsayılan değerdir.
Ögeleri ayrı ayrı işle—Görüntü servisindeki tüm raster ögeleri ayrı görüntüler olarak işlenir.

tarafından tanımlanan güce yükseltilecek girdi değerleri.

Sonuç katmanı adı

İçeriğim'de oluşturulacak ve haritaya eklenecek katmanın adı. Varsayılan ad, araç adına ve girdi katmanı adına dayanır. Katman zaten mevcutsa, başka bir ad sağlamanız istenir.

İçeriğim’de, Sonuçları Kaydet açılır kutusunu kullanarak sonucun kaydedileceği klasörün adını belirleyebilirsiniz.