딥러닝을 사용하여 픽셀 분류(Classify Pixels Using Deep Learning)

이 도구는 입력 래스터에서 숙련된 딥러닝 모델을 실행하여 분류 래스터를 생성하며 각 유효 픽셀에는 할당된 클래스 레이블이 있습니다.

현재 맵 범위 사용을 선택한 경우 현재 맵 범위에 보이는 래스터 영역만 분석됩니다. 이 옵션을 선택하지 않으면 현재 맵 범위가 아닌 경우에도 전체 래스터가 분석됩니다.

픽셀 분류에 사용되는 이미지 선택

분류할 입력 이미지입니다.

입력 이미지는 이미지 서비스 URL, 래스터 레이어, 이미지 서비스 레이어일 수 있습니다.

입력 딥러닝 패키지( .dlpk) 항목입니다.

딥러닝 패키지는 Esri 모델 정의 JSON 파일( .emd), 딥러닝 이진 모델 파일, 필요한 경우 사용할 파이썬 래스터 함수로 구성됩니다.

함수 인수는 입력 모델에서 참조하는 파이썬 래스터 함수 클래스에 정의됩니다. 여기에서, 민감도를 조정하기 위한 신뢰도 임계값 등의 실험 및 세부 조정에 대한 추가적인 딥러닝 매개변수와 인수를 나열합니다.

인수의 이름은 도구를 통해 래스터 분석 서버에서 파이썬 모듈을 읽어 채워집니다.

내 콘텐츠에 생성되고 맵에 추가되는 레이어의 이름입니다. 기본 이름은 도구 이름과 입력 레이어 이름을 기반으로 합니다. 레이어가 이미 있는 경우 다른 이름을 입력하라는 메시지가 나타납니다.

결과 저장: 드롭다운 상자를 사용하여 결과가 저장될 내 콘텐츠에서 폴더 이름을 지정할 수 있습니다.