Objekte mit Deep Learning ermitteln
Dieses Werkzeug führt ein trainiertes Deep-Learning-Modell auf einem Eingabe-Raster zur Erstellung einer Feature-Class aus, die die gefundenen Objekte enthält. Bei den Features kann es sich um Rahmen oder Polygone um die gefundenen Objekte oder um Punkte im Mittelpunkt der Objekte handeln.
Wenn die Option Aktuelle Kartenausdehnung verwenden aktiviert ist, wird nur die Raster-Fläche analysiert, die in der aktuellen Kartenausdehnung sichtbar ist. Wenn diese Option deaktiviert ist, wird auch dann das gesamte Raster analysiert, wenn es sich außerhalb der aktuellen Kartenausdehnung befindet.
Bild für die Ermittlung von Objekten auswählen
Das Eingabebild für die Ermittlung von Objekten.
Deep-Learning-Modell für die Ermittlung von Objekten auswählen
Das Eingabe-Deep-Learning-Paketelement ( .dlpk).
Das Deep-Learning-Paket besteht aus der JSON-Datei mit der Esri Modelldefinition ( .emd), der binären Datei des Deep-Learning-Modells und optional aus der zu verwendenden Python-Raster-Funktion.
Argumente für das Deep-Learning-Modell angeben
Die Funktionsargumente werden in der Python-Raster-Funktionsklasse definiert, die vom Eingabemodell referenziert wird. Hier geben Sie zusätzliche Deep-Learning-Parameter und Argumente für Experimente und Verfeinerungen wie den Konfidenzschwellenwert zur Anpassung der Empfindlichkeit an.
Die Namen der Argumente werden vom Werkzeug durch Lesen des Python-Moduls im Raster-Analyse-Server ausgefüllt.
Doppelte Features aus der Ausgabe entfernen (optional)
Führt die nicht maximale Unterdrückung durch, wenn doppelte Objekte erkannt werden und das doppelte Feature mit einem niedrigeren Konfidenzwert entfernt wird.
- Deaktiviert: Alle erkannten Objekte sind in der Ausgabe-Feature-Class enthalten. Dies ist die Standardeinstellung.
- Aktiviert: Entfernt doppelte Objekte, die erkannt werden.
Feld für die Konfidenzpunktzahl
Das Feld im Feature-Service, das die Konfidenzpunktzahlen enthält, die von der Objekterkennungsmethode als Ausgabe verwendet werden.
Dieser Parameter wird benötigt, wenn Sie den Parameter Nicht-Maxima-Unterdrückung aktivieren.
Klassenwertefeld
Das Klassenwertefeld im Ausgabe-Feature-Service. Wenn dieses Feld nicht festgelegt wird, verwendet das Werkzeug die Standard-Klassenwertefelder Classvalue und Value. Wenn diese Felder nicht vorhanden sind, werden alle Features wie eine Objektklasse behandelt.
Maximale Überlappungsrate
Die maximale Überlappungsrate für zwei überlappende Features, die als Verhältnis von Schnittfläche zu Vereinigungsfläche definiert ist. Die Standardeinstellung ist 0.
Name des Ergebnis-Layers
Der Name des Layers, der in Eigene Inhalte erstellt und der Karte hinzugefügt wird. Der Standardname basiert auf dem Werkzeugnamen und dem Namen des Eingabe-Layers. Wenn der Layer bereits vorhanden ist, werden Sie aufgefordert, einen anderen Namen einzugeben.
Sie können den Namen eines Ordners in Eigene Inhalte angeben, in dem das Ergebnis über das Dropdown-Feld Ergebnis speichern in gespeichert wird.