Detectar Objetos Utilizando Aprendizado Detalhado
Esta ferramenta executa um modelo de aprendizado detalhado e testado em um raster de entrada para produzir uma classe de feição contendo os objetos localizados por ela. As feições podem ser caixas delimitadoras ou polígonos ao redor dos objetos encontrados ou pontos nos centros dos objetos.
Se Utilizar extensão de mapa atual estiver selecionada, somente as áreas do raster que são visíveis na extensão de mapa atual serão analisadas. Se não selecionada, o raster inteiro será analisado, mesmo que estiver fora da extensão de mapa atual.
Escolher imagem utilizada para detectar objetos
A imagem de entrada utilizada para detectar objetos.
Escolher modelo de aprendizado detalhado utilizado para detectar objetos
O item do pacote de aprendizado detalhado de entrada ( .dlpk) .
O pacote de aprendizado detalhado é composto do arquivo JSON da definição de modelo da Esri ( .emd), o arquivo de modelo binário de aprendizado detalhado e, opcionalmente, a função de raster do Python a ser utilizada.
Especificar parâmetros do modelo de aprendizado detalhado
Os parâmetros da função são definidos na classe de função de raster do Python referenciada pelo modelo de entrada. É aqui que você lista os parâmetros adicionais de aprendizado detalhado e os parâmetros para experimentos e refinamentos, como um limite de confiança para ajustar a sensibilidade.
Os nomes dos parâmetros são preenchidos pela ferramenta da leitura do módulo Python no servidor de análise do raster.
Remover feições duplicadas da saída (opcional)
Executa supressão não máxima, onde objetos duplicados são identificados e a feição duplicada com um valor de confiança inferior é removida.
- Desmarcada—Todos os objetos detectados estarão na classe de feição de saída. Este é o padrão.
- Marcada—Remove objetos duplicados que são detectados.
Campo de pontuação de confiança
O campo no serviço da feição que contém as pontuações de confiança como saída pelo método de detecção do objeto.
Este parâmetro é exigido quando você marca o parâmetro Sem Supressão Máxima .
Campo de valor da classe
O campo de valor da classe no serviço de feição de saída. Se não especificado, a ferramenta utilizará os campos de valor da classe padrão Classvalue e Value. Se estes campos não existirem, todas as feições serão tratadas como a mesma classe de objeto.
Taxa máxima de sobreposição
A taxa máxima de sobreposição para duas feições sobrepostas, que é definida como a proporção da área de intersecção sobre a área de união. O padrão é 0.
Nome da camada resultante
O nome da camada que será criada em Meu Conteúdo e adicionada no mapa. O nome padrão é baseado no nome da ferramenta e o nome da camada de entrada. Se a camada já existir, você será solicitado para fornecer outro nome.
Você pode especificar o nome de uma pasta em Meu Conteúdo onde o resultado será salvo utilizando a caixa suspensa Salvar resultados em .