Clasificar píxeles con aprendizaje profundo
Esta herramienta ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un ráster de entrada para generar un ráster clasificado, donde cada píxel válido tiene asignada una etiqueta de clase.
Si se ha activado Usar la extensión del mapa actual, solo se analizará el área ráster visible en la extensión de mapa actual. Si no se ha activado, se analizará todo el ráster, aunque esté fuera de la extensión de mapa actual.
Elegir la imagen utilizada para clasificar píxeles
La imagen de entrada a clasificar.
Puede ser una URL de servicio de imágenes, una capa ráster o un servicio de imágenes.
Elegir el modelo de aprendizaje profundo utilizado para clasificar píxeles
El elemento del paquete de aprendizaje profundo de entrada ( .dlpk).
El paquete de aprendizaje profundo está formado por el archivo JSON de definición de modelo de Esri ( .emd), el archivo de modelo binario de aprendizaje profundo y, opcionalmente, la función ráster de Python que se debe utilizar.
Especificar los argumentos del modelo de aprendizaje profundo
Los argumentos de función se definen en la clase de función ráster de Python a la que el modelo de entrada hace referencia. Aquí es donde enumera los argumentos y parámetros de aprendizaje profundo adicionales para experimentos y refinamiento, como un umbral de confianza para ajustar la sensibilidad.
La herramienta rellena los nombres de los argumentos a partir de la lectura del módulo de Python del servidor de análisis de ráster.
Nombre de capa de resultados
El nombre de la capa que se creará en Mi contenido y que se agregará al mapa. El nombre predeterminado se basa en el nombre de la herramienta y en el nombre de la capa de entrada. Si la capa ya existe, se le pedirá que indique otro nombre.
Puede especificar el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado con el cuadro desplegable Guardar el resultado en.