Phân loại Pixel sử dụng Deep Learning
Công cụ này chạy một mô hình deep learning được đào tạo trên một raster đầu vào để tạo ra một raster được phân loại, theo đó mỗi pixel hợp lệ được gán một nhãn lớp.
Nếu chọn Sử dụng phạm vi bản đồ hiện tại, thì chỉ vùng raster nhìn thấy được trong phạm vi bản đồ hiện tại mới được phân tích. Nếu bỏ chọn, toàn bộ raster sẽ được phân tích, ngay cả khi nó nằm ngoài phạm vi bản đồ hiện tại.
Chọn hình ảnh được dùng để phân loại pixel
Hình ảnh đầu vào để phân loại.
Đó có thể là một URL dịch vụ hình ảnh, một lớp raster hoặc một lớp dịch vụ hình ảnh.
Chọn mô hình Deep Learning được dùng để phân loại pixel
Gói deep learning đầu vào mục ( .dlpk).
Gói deep learning bao gồm tệp JSON định nghĩa mô hình Esri ( .emd), tệp mô hình nhị phân deep learning và có thể có hàm raster Python sẽ được sử dụng.
Xác định đối số mô hình Deep Learning
Các đối số của hàm được xác định trong lớp hàm raster Python được tham chiếu bởi mô hình đầu vào. Đây là nơi bạn liệt kê các tham số và đối số deep learning bổ sung cho các thử nghiệm và sàng lọc, chẳng hạn như ngưỡng tin cậy để điều chỉnh độ nhạy.
Tên của các đối số được công cụ điền vào từ việc đọc mô-đun Python trên máy chủ phân tích raster.
Tên lớp kết quả
Tên lớp sẽ được tạo trong mục Nội dung của Tôi và thêm vào bản đồ. Tên mặc định dựa vào tên công cụ và tên lớp đầu vào. Nếu lớp đã tồn tại, bạn sẽ được yêu cầu cung cấp tên khác.
Bạn có thể chỉ định tên của một thư mục trong Nội dung của tôi mà tại đó kết quả sẽ được lưu bằng cách sử dụng hộp xổ xuống Lưu kết quả vào.