Classifica pixel usando l'apprendimento profondo
Questo strumento esegue un modello di apprendimento profondo addestrato su un raster di input per produrre un raster classificato e ogni pixel valido presenta una label class assegnata.
Se si seleziona Usa estensione mappa corrente, verrà analizzata solo l'area raster visibile nell'estensione mappa corrente. Se non lo si seleziona, verrà analizzato il raster intero, anche se esterno all'estensione mappa corrente.
Scegli l’immagine usata per classificare i pixel
L'immagine di input da classificare.
Può essere l'URL di un image service, un layer raster o un image service layer.
Scegli il modello di apprendimento profondo usato per classificare i pixel
L'elemento del pacchetto di apprendimento profondo di input ( .dlpk).
Il pacchetto di apprendimento profondo è composto dal file JSON di definizione del modello Esri ( .emd), il file del modello binario di apprendimento profondo e, facoltativamente, dalla funzione raster Python da usare.
Specifica gli argomenti del modello di apprendimento profondo
Gli argomenti della funzione sono definiti nella classe della funzione raster Python a cui fa riferimento il modello di input. È qui che si elencano parametri e argomenti aggiuntivi di apprendimento per gli esperimenti e la rifinitura, come la soglia di affidabilità per regolare la sensibilità.
I nomi degli argomenti vengono popolati dallo strumento mediante lettura del modulo Python sul server dell'analisi raster.
Nome del layer dei risultati
Il nome del layer che verrà creato in I miei contenuti e aggiunto alla mappa. Il nome predefinito è basato sul nome dello strumento e sul nome del layer di input. Se il layer esiste già, verrà chiesto di fornire un altro nome.
È possibile specificare il nome di una cartella in I miei contenuti in cui salvare il risultato usando la casella a discesa Salva risultato in.