Вибрати зображення, використовуване для класифікації пікселів

Вхідне зображення для класифікації.

Це може бути URL сервісу зображень, растровий шар або шар сервісу зображень.

Вибрати модель глибокого навчання, використовувану для класифікації пікселів

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.

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.

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 елементи 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.

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. 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