Classifica els píxels amb Aprenentatge profund
Aquesta eina executa un model d'aprenentatge profund format en un ràster d'entrada per produir un ràster classificat, i cada píxel vàlid té una etiqueta de classe assignada.
Si l'opció Utilitza l'extensió del mapa actual està seleccionada, només s'analitzarà l'àrea de ràster que sigui visible a l'extensió de mapa actual. Si l'opció està desactivada, s'analitzarà tot el ràster, encara que estigui fora de l'extensió de mapa actual.
Trieu la imatge utilitzada per classificar els píxels
Imatge d'entrada que es classificarà.
Pot ser una URL del servei d'imatges, una capa ràster o una capa del servei d'imatges.
Trieu el model d'aprenentatge profund utilitzat per classificar els píxels
Element del paquet d'aprenentatge profund d'entrada ( .dlpk).
El paquet d'aprenentatge profund es compon del fitxer JSON de definició del model d'Esri ( .emd), el fitxer del model binari d'aprenentatge profund i, de manera opcional, la funció de ràster de Python que s'utilitzarà.
Especifiqueu els arguments del model d'aprenentatge profund
Els arguments de funció es defineixen a la classe de la funció de ràster de Python a la qual fa referència el model d'entrada. Aquí és on indiqueu els paràmetres i arguments d'aprenentatge profund addicionals per als experiments i el refinament, com ara el llindar de confiança per ajustar la sensibilitat.
Els noms dels arguments els emplena l'eina a partir de la lectura del mòdul de Python al servidor d'anàlisi de ràster.
Nom de la capa de resultats
Nom de la capa que es crearà a El meu contingut i s'afegirà al mapa. El nom per defecte es basa en el nom de l'eina i el de la capa d'entrada. Si la capa ja existeix, se us demanarà que proporcioneu un altre nom.
Podeu especificar el nom d'una carpeta de El meu contingut on es desarà el resultat mitjançant el quadre desplegable Desa el resultat a.