Класифікувати об'єкти, використовуючи глибоке навчання
Цей інструмент запускає навчену модель глибокого навчання на вхідному растрі та опціональному класі об’єктів, щоб створити клас об'єктів або таблицю, в якій кожному вхідному об'єкту призначатиметься напис класу.
Якщо вибрано опцію Використовувати поточний екстент карти, буде аналізуватися тільки растрова область, видима в межах поточного екстенту карти. Якщо цю опцію не вибрано, буде аналізуватися весь растр, навіть якщо він знаходиться за межами поточного екстенту карти.
Вибрати зображення, використовуване для класифікації об'єктів
Вхідне зображення, використовуване для виявлення об’єктів.
Вибрати векторний шар для об'єктів (опціонально)
Вхідний шар точкових, лінійних або полігональних об'єктів, що ідентифікує місце розташування кожного об'єкта, що треба класифікувати та надати напис. Кожний рядок у вхідному шарі об’єктів представляє єдиний об'єкт.
Якщо вхідний шар об'єктів не вказано, інструмент вважає, що кожне вхідне зображення містить єдиний об'єкт, який треба класифікувати. Якщо одне або декілька вхідних зображень містять просторову прив’язку, вихідними даними з інструменту є векторний шар, в якому екстент кожного зображення використовується в якості граничної геометрії для кожного об'єкту з написом. Якщо одне або декілька вхідних зображень не мають просторової прив’язки, вихідними даними з інструменту є таблиця, що містить ID-значення зображень та написи класу для кожного зображення.
Вибрати модель глибокого навчання, використовувану для класифікації об'єктів
Елемент вхідного пакета глибокого навчання ( .dlpk).
Пакет глибокого навчання містить JSON-файл визначення моделі Esri ( .emd), файл бінарної моделі глибокого навчання, та опціонально може використовуватися растрова функція Python.
Режим обробки
Вказує, як оброблятимуться всі елементи растру в наборі даних мозаїки або в сервісі зображень. Цей параметр застосовується, коли вхідним растром є набір даних мозаїки або сервіс зображень.
- PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — Всі елементу растру в наборі даних мозаїки або сервісі зображень будуть скомпоновані разом мозаїкою та оброблені. Це значення за замовчуванням.
- PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — Всі елементи растру в наборі даних мозаїки або сервісі зображень оброблятимуться як окремі зображення.
Вказати аргументи моделі глибокого навчання
Аргументи функції визначаються у класі растрової функції Python, на яку посилається вхідна модель. Саме тут наводяться додаткові параметри і аргументи глибокого навчання для експериментів і доводження, такі як довірчий поріг для уточнення чутливості.
Назви аргументів заповнюються даними, отриманими інструментом із модуля Python на сервері аналізу растрів.
Визначити ім’я поля напису класу
Ім’я поля, що буде містити класифікаційний напис у вихідному векторному шарі.
Якщо ім’я поля не вказано, у вихідному векторному шарі буде згенероване нове поле з іменем ClassLabel.
Режим обробки
Вказує, як оброблятимуться всі елементи растру в сервісі зображень.
- Обробляти як мозаїчне зображення — всі елементи растру в сервісі зображень будуть скомпоновані разом мозаїкою та оброблені. Це значення за замовчуванням.
- Обробляти елементи окремо — всі елементи растру в сервісі зображень оброблятимуться як окремі зображення.
Ім'я шару результатів
Назва шару, який буде створено в Мої ресурси і додано до карти. Ім'я за замовчуванням визначається на основі імені інструменту та імені вхідного шару. Якщо шар уже існує, вам буде запропоновано вказати іншу назву.
Використовуючи розкривний список Зберегти результат у, можна вказати ім'я папки в Мій вміст, де зберігатиметься результат.