จำแนกพิกเซลโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

จำแนกพิกเซลโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก


เครื่องมือนี้เรียกใช้งานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกบนแรสเตอร์อินพุตเพื่อสร้างแรสเตอร์แบบแยกประเภทโดยแต่ละพิกเซลที่ถูกต้องจะมีการกำหนดเลเบลของคลาส

ถ้าเลือก ใช้ขอบเขตแผนที่ปัจจุบัน จะมีการวิเคราะห์เฉพาะพื้นที่แรสเตอร์ที่มองเห็นได้ในขอบเขตแผนที่ปัจจุบัน ถ้าไม่ได้เลือก แรสเตอร์ทั้งหมดจะถูกนำไปวิเคราะห์ แม้ว่าจะอยู่นอกเหนือขอบเขตแผนที่ปัจจุบันอยู่ก็ตาม

เลือกภาพที่จะใช้จำแนกพิกเซล


ภาพอินพุตที่จะจำแนก

ซึ่งอาจเป็น URL ของบริการภาพ ชั้นข้อมูลแรสเตอร์ หรือชั้นข้อมูลบริการภาพ

เลือกแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้จำแนกพิกเซล


รายการอินพุตแพ็คเกจการเรียนรู้( .dlpk) เชิงลึก

แพ็คเกจการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยไฟล์ JSON ค่าคุณสมบัติโมเดล Esri ( .emd) ไฟล์โมเดลไบนารี่การเรียนรู้เชิงลึก และอีกทางเลือกหนึ่ง ฟังก์ชั่นแรสเตอร์ Python ที่จะใช้

ระบุอาร์กิวเมนต์แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก


คำสั่งฟังก์ชันถูกกำหนดไว้ในคลาสฟังก์ชันแรสเตอร์ Python ที่อ้างอิงโดยโมเดลอินพุต นี่คือที่ที่คุณแสดงค่าพารามิเตอร์และคำสั่งการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มเติมสำหรับการทดลองและการปรับแต่ง เช่น เกณฑ์ความเชื่อมั่นสำหรับการปรับความไวตอบสนอง

ชื่อของคำสั่งถูกเติมด้วยเครื่องมือจากการอ่านโมดูล Python บนเซิร์ฟเวอร์การวิเคราะห์แรสเตอร์

ชื่อของชั้นข้อมูลผลลัพธ์


ชื่อของชั้นข้อมูลที่จะถูกสร้างขึ้นใน เนื้อหาของฉัน และเพิ่มไปยังแผนที่ ชื่อเริ่มต้นจะขึ้นอยู่กับชื่อเครื่องมือและชื่อชั้นข้อมูลอินพุต ถ้าชั้นข้อมูลนี้มีอยู่แล้ว คุณจะถูกขอให้ตั้งชื่อใหม่

คุณสามารถระบุชื่อโฟลเดอร์ใน My Content ที่ผลลัพธ์จะบันทึกโดยการใช้ กล่อง drop-down บันทึกผลใน