Цей інструмент запускає навчену модель глибокого навчання на вхідному растрі, щоб створити класифікований растр, де кожному дійсному пікселю буде призначений надпис класу.
Якщо вибрано опцію Використовувати поточний екстент карти, буде аналізуватися тільки растрова область, видима в поточному екстенті карти. Якщо цю опцію не вибрано, буде аналізуватися весь растр, навіть якщо він знаходиться за межами поточного екстенту карти.
Вхідне зображення для класифікації.
Це може бути URL сервісу зображень, растровий шар або шар сервісу зображень.
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.
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.
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.
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. Якщо у вас є права на створення як шарів зображень з тайлами, так і динамічних шарів зображень, ви можете вказати, який тип шару необхідно згенерувати для виводу, використовуючи розкривне меню Зберегти результат як