Classer des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning
Cet outil exécute un modèle d’apprentissage profond entraîné sur un raster en entrée et une classe d’entités facultative afin de générer une table ou une classe d’entités dans laquelle une étiquette de classe est attribuée à chaque objet en entrée.
Si l’option Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte) est sélectionnée, seule la surface raster qui est visible au sein de l’étendue actuelle de la carte est analysée. Si l’option n’est pas sélectionnée, l’ensemble du raster sera analysé, même s’il se trouve en dehors de l’étendue courante de la carte.
Choisir l’image utilisée pour classer des objets
Image en entrée utilisée pour détecter des objets.
Choisir la couche d’entités des objets (facultatif)
La couche d’entités ponctuelle, linéaire ou surfacique en entrée qui identifie la localisation de chaque objet à classer et étiqueter. Chaque ligne dans la couche d’entités en entrée représente un seul objet.
Si aucune couche d’entités en entrée n’est spécifiée, l’outil suppose que chaque image en entrée contient un seul objet à classer. Si l’image ou les images en entrée utilisent une référence spatiale, la sortie de l’outil est une couche d’entités dans laquelle l’étendue de chaque image sert d’emprise géométrique pour chaque entité étiquetée. Si l’image ou les images en entrée ne sont pas référencées spatialement, la sortie de l’outil est une table contenant les valeurs d’ID des images et les étiquettes de classe de chaque image.
Choisir le modèle d’apprentissage profond utilisé pour classer des objets
L’entrée est l’URL d’un élément de paquetage de Deep Learning ( .dlpk).
Le paquetage de Deep Learning se compose du fichier JSON de définition du modèle ESRI ( .emd), du fichier de modèle binaire de Deep Learning et, éventuellement, de la fonction raster Python à utiliser.
Mode de traitement
Spécifie comment tous les éléments raster figurant dans un jeu de données mosaïque ou un service d’imagerie seront traités. Ce paramètre est appliqué lorsqu’un raster en entrée est un jeu de données mosaïque ou service d’imagerie.
- PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE — Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront mosaïqués ensemble, puis traités. Il s’agit de l’option par défaut.
- PROCESS_ITEMS_SEPARATELY — Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront traités en tant qu’images séparées.
Spécifier les arguments du modèle d’apprentissage profond
Les arguments de la fonction sont définis dans la classe de fonction raster Python référencée par le modèle en entrée. C’est là que vous répertoriez les paramètres d’apprentissage profond supplémentaires et les arguments des expériences et améliorations, tels qu’un seuil de confiance pour l’ajustement de la sensibilité.
Les noms des arguments sont renseignés par l’outil après lecture du module Python dans le serveur d’analyse raster.
Définir le nom du champ d’étiquette de classe
Le nom du champ qui contiendra l’étiquette de classification dans la couche d’entités en sortie.
Si aucun nom de champ n’est spécifié, un nouveau champ nommé ClassLabel est généré dans la classe d’entités en sortie.
Mode de traitement
Indique la façon dont tous les éléments raster sont traités dans un service d’imagerie.
- Process as mosaicked image (Traiter comme image mosaïquée) : tous les éléments raster dans le service d’imagerie sont mosaïqués ensemble et traités. Il s’agit de l’option par défaut.
- Process items separately (Traiter les éléments séparément) : tous les éléments raster dans le service d’imagerie sont traités en tant qu’images séparées.
Nom de la couche de résultat
Le nom de la couche qui sera créée dans la page My Content (Mon contenu) et ajoutée à la carte. Le nom par défaut repose sur le nom de l'outil et sur le nom de la couche en entrée. Si la couche existe déjà, vous êtes invité à fournir un autre nom.
Vous pouvez spécifier le nom d’un dossier dans My Content (Mon contenu), dans lequel le résultat sera enregistré via la zone de liste déroulante Save result in (Enregistrer le résultat dans).