Detectar objetos con aprendizaje profundo
Esta herramienta ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un ráster de entrada para generar una clase de entidad con los objetos que encuentre. Las entidades pueden ser cuadros o polígonos de delimitación alrededor de los objetos encontrados o puntos en el centro de los objetos.
Si se ha activado Usar la extensión del mapa actual, solo se analizará el área ráster visible dentro de la extensión de mapa actual. Si se ha desactivado, se analizará todo el ráster, aunque esté fuera de la extensión de mapa actual.
Elegir la imagen utilizada para detectar objetos
La imagen de entrada usada para detectar objetos.
Elegir el modelo de aprendizaje profundo utilizado para detectar objetos
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.
Eliminar entidades duplicadas de la salida (opcional)
Lleva a cabo la supresión no máxima, en la que se identifican los objetos duplicados y se elimina la entidad duplicada con el valor de coincidencia más bajo.
- Desactivado: todos los objetos detectados estarán en la clase de entidad de salida. Esta es la opción predeterminada.
- Activado: elimina los objetos duplicados detectados.
Campo de puntuación de confianza
El campo del servicio de entidades que contiene las puntuaciones de confianza que se utilizarán como salida del método de detección de objetos.
Este parámetro es obligatorio si activa el parámetro Supresión no máxima.
Campo de valor de clase
El campo de valor de clase del servicio de entidades de salida. Si no se especifica, la herramienta utiliza los campos de valor de clase estándar Classvalue y Value. Si estos campos no existen, todas las entidades se tratan como la misma clase de objeto.
Máx. ratio de superposición
El ratio de superposición máximo para dos entidades de superposición, definido como la relación del área de intersección sobre el área de combinación. El valor predeterminado es 0.
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.