Pikslite klassifitseerimine süvaõppe teel
This tool runs a trained deep learning model on an input raster to produce a classified raster, and each valid pixel has an assigned class label.
Kui tingimus Kasuta praegust kaardi ulatust on märgitud, analüüsitakse ainult neid rasterkihi piksleid, mis on kaardi praeguses ulatuses nähtavad. Kui see ruut pole märgitud, kasutatakse analüüsi koostamisel kogu rastrit ka siis, kui see on väljaspool kaardi praegust ulatust.
Pikslite klassifitseerimiseks kasutatava pildi valimine
Klassifitseeritav sisendpilt.
See võib olla pilditeenuse URL, rastrikiht või pilditeenuse kiht.
Valige pikslite klassifitseerimisel kasutatav süvaõppemudel
The input deep learning package ( .dlpk) item.
The deep learning package is composed of the Esri model definition JSON file ( .emd), the deep learning binary model file, and optionally, the Python raster function to be used.
Määrake süvaõppemudeli argumendid
The function arguments are defined in the Python raster function class referenced by the input model. This is where you list additional deep learning parameters and arguments for experiments and refinement, such as a confidence threshold for adjusting the sensitivity.
The names of the arguments are populated by the tool from reading the Python module on the raster analysis server.
Tulemkihi nimi
Selle kihi nimi, mis luuakse jaotises Minu sisu ja lisatakse kaardile. Vaikimisi nimi põhineb tööriista nimel ja sisendkihi nimel. Kui kiht on juba olemas, palutakse teil sisestada mõni muu nimi.
You can specify the name of a folder in My Content where the result will be saved using the Save result in drop-down box.