Выявить объекты при помощи глубокого обучения
Этот инструмент запускает обученную модель глубокого обучения для входного растра для построения класса с найденными пространственными объектами. Объекты могут быть ограничивающими рамками или полигонами вокруг найденных объектов или точками в центрах объектов.
Если включена опция Использовать текущий экстент карты, анализируется только область растра, которая отображаются в текущем экстенте карты. Если опция отключена, будет проанализирован весь растр, даже если он находится вне текущего экстента карты.
Выберите изображение для определения объектов
Входное изображение для определения объектов.
Выберите модель глубокого обучения для определения объектов
Элемент входных данных пакета глубокого обучения ( .dlpk).
Пакет глубокого обучения состоит из JSON-файла определения модели Esri ( .emd), двоичного файла модели глубокого обучения и, при необходимости, растровой функции Python.
Введите аргументы модели глубокого обучения
Аргументы функции задаются в классе растровой функции Python, на который ссылается входная модель. Здесь вы указываете дополнительные параметры и аргументы глубокого обучения для экспериментов и уточнений, например, порог достоверности для настройки чувствительности.
Названия аргументов заполняются инструментом при чтении модуля Python на сервере растрового анализа.
Удалить дублирующиеся объекты из выходных данных (дополнительно)
Выполняет не максимальное подавление, при котором идентифицируются повторяющиеся объекты, и удаляется повторяющийся объект с более низким значением достоверности.
- Не отмечено – в выходной класс объектов будут помещены все обнаруженные объекты. Используется по умолчанию.
- Отмечено – удаляет дублирующиеся объекты.
Поле балла достоверности
Поле сервиса пространственных объектов, содержащее баллы достоверности в качестве выходных данных при выявлении объектов.
Этот параметр требуется, когда отмечен параметр Не максимальное подавление.
Поле значений класса
Поле значений класса в выходном сервисе объектов. Если не указано, инструмент будет использовать стандартные поля класса значений Classvalue и Value. Если поля не существуют, все объекты будут рассматриваться как один класс объектов.
Максимальный коэффициент перекрытия
Коэффициент максимального перекрытия для двух перекрывающихся объектов, который определяется как отношение площади пересечения к площади объединения. Значение по умолчанию равно 0.
Имя слоя результата
Имя слоя, который будет добавлен в Мои ресурсы и на карту. Имя слоя по умолчанию зависит от имени инструмента и имени входного слоя. Если имя слоя уже используется, появится запрос ввести новое имя.
Вы можете указать имя папки в Моих ресурсах, где будет сохранен результат, с помощью ниспадающего списка Сохранить результат в.