Arbeiten mit Deep Learning Studio-Projekten

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Deep Learning Studio-Projekte enthalten alle relevanten Informationen zur durchzuführenden Deep-Learning-Analyse. Führen Sie die Schritte der folgenden Workflows aus, um ein Projekt zu erstellen und den Status des Projekts zu erfassen.

Erstellen eines Deep Learning Studio-Projekts

Zu Beginn eines Deep-Learning-Prozesses mit Deep Learning Studio wird als Erstes das Projekt erstellt.

Das Deep Learning Studio-Projekt wird zu einem Element in Ihrer Organisation, sodass der Fortschritt und die durchgeführten Schritte erfasst werden können.

1. Melden Sie sich bei ArcGIS Enterprise an.
2. Öffnen Sie Deep Learning Studio über das App-Startprogramm.

Hinweis:

Wenn die Schaltfläche Deep Learning Studio im App-Startprogramm nicht angezeigt wird, überprüfen Sie, ob die Voraussetzungen zur Aktivierung in ArcGIS Enterprise erfüllt sind.

3. Klicken Sie auf Erstellen.
4. Geben Sie im Textfeld Projektname einen Namen für das Projekt ein.
5. Wählen Sie einen der drei folgenden Projekttypen aus:
• Objekterkennung
• Pixelklassifizierung
• Objektklassifizierung
6. Geben Sie im Abschnitt Tag Schlüsselwörter ein.
   1. Geben Sie die Schlüsselwörter in das Dialogfeld ein.
   2. Fügen Sie ein Komma hinzu, oder drücken Sie nach jedem Tag die Eingabetaste.
7. Geben Sie im Abschnitt Zusammenfassung eine kurze Zusammenfassung der durchzuführenden Analyse ein.
8. Klicken Sie auf Erstellen, um das Deep Learning Studio-Projekt zu erstellen.

Tipp:

Die Schaltfläche Erstellen wird erst angezeigt, nachdem Sie einen Projektnamen angegeben haben. Die anderen Abschnitte können optional ausgefüllt werden.

Bearbeiten der Projektkonfiguration

Nachdem Sie ein Deep Learning Studio-Projekt erstellt haben, können Sie einige Merkmale mit zusätzlichen Informationen bearbeiten.

1. Öffnen Sie Deep Learning Studio über das App-Startprogramm.
2. Wählen Sie das Deep Learning Studio-Projekt aus, das bearbeitet werden soll.
3. Klicken Sie auf die Konfigurationsschaltfläche Anzeigen/bearbeiten , um die Projektkonfiguration zu öffnen.
4. Wählen Sie den Abschnitt aus, den Sie bearbeiten möchten, und nehmen Sie die gewünschten Änderungen vor.
5. Klicken Sie auf Übernehmen.

   In Deep Learning Studio 11.1 können Sie benutzerdefinierte Arbeitseinheiten hinzufügen oder entfernen, nachdem das Projekt konfiguriert wurde. In früheren Versionen von Deep Learning Studio ist das Hinzufügen oder Entfernen benutzerdefinierter Arbeitseinheiten nicht möglich.

Konfigurieren des Projekts für das Training

Wenn Sie den Schritt Trainingsdaten vorbereiten zum ersten Mal auswählen, muss das Projekt für das Trainieren von Trainingsgebieten konfiguriert sein.

1. Öffnen Sie Deep Learning Studio über das App-Startprogramm.
2. Wählen Sie das Deep Learning Studio-Projekt aus, um es für das Training zu konfigurieren.
3. Wählen Sie auf der Seite zum Auswählen von Schritten den Schritt Trainingsdaten vorbereiten aus.

   Tipp:

   Wenn das Projekt noch nicht konfiguriert wurde, wird eine Aufforderung zum Konfigurieren des Projekts zur Vorbereitung von Trainingsdaten angezeigt.

4. Klicken Sie in der Eingabeaufforderung auf Ja.
5. Wählen Sie unter Bilddaten auswählen den Bilddaten-Layer aus, sodass er als Eingabe für die Erfassung von Trainingsgebieten verwendet wird.

Im daraufhin angezeigten Menü sind die Bilddaten-Layer verfügbar, die in Ihrer Organisation erstellt wurden. Darüber hinaus sind auch Bilddaten-Sammlungen im Data Store zur Verwendung als Eingabe verfügbar.

6. Klicken Sie auf Weiter.
7. Erstellen Sie das Beschriftungsschema des Trainingsgebiets.
   • Klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen, um die erste Trainingsbeschriftung zu erstellen.

     Hinweis:

     Der vorhandenen Beschriftung kann eine untergeordnete Beschriftung hinzugefügt werden, um eine Beschriftungshierarchie für das Projekt zu erstellen.

   • Wenn bereits ein Beschriftungsschema vorhanden ist, klicken Sie auf die Schaltfläche Importieren, um es zu importieren.
8. Klicken Sie ggf. auf die Schaltfläche Symbolisierung ändern neben der Beschriftung, um die Symbolisierung der Beschriftung zu ändern.

Tipp:

Nachdem Sie das Beschriftungsschema erstellt haben, legen Sie fest, ob das Schema wiederverwendet wird. Wenn das Beschriftungsschema wiederverwendet wird, sollten Sie es zur Verwendung in anderen Projekten exportieren.

9. Klicken Sie auf Weiter.
10. Starten Sie den Schritt Mitglieder einladen, um die Gruppen auszuwählen, die bei der Erfassung von Trainingsgebieten zusammenarbeiten.

Tipp:

Blenden Sie die Gruppen ein, sodass die Berechtigungen der Gruppenmitglieder in den einzelnen Gruppen angezeigt werden.

Im Projekt müssen keine Gruppen verwendet werden. Die einzelnen Schritte können ohne Auswahl einer Gruppe durchgeführt werden.

Tipp:

Gruppen müssen vor der Konfiguration des Projekts erstellt werden. Wenn keine Gruppen angezeigt werden, wurden für die Organisation keine Gruppen erstellt oder sie werden für das Benutzerkonto nicht angezeigt.

11. Klicken Sie auf Weiter.
12. Wählen Sie im Schritt Arbeitseinheiten einrichten die Konfiguration für die Arbeitseinheiten aus. Wählen Sie die bevorzugte Konfiguration für das Projekt aus.
Sie können die Optionen Gitternetzsystem und Benutzerdefinierte Arbeitseinheiten konfigurieren, indem Sie neben den jeweiligen Optionen auf Konfigurieren klicken.
13. Klicken Sie auf Speichern, um die Konfiguration des Projekts abzuschließen.

Kennzeichnen des Projekts als abgeschlossen

In Deep Learning Studio-Projekten werden alle durchgeführten Schritte gespeichert. Nachdem alle Schritte durchgeführt wurden, kann der Projektbesitzer das Projekt als abgeschlossen kennzeichnen.

1. Öffnen Sie Deep Learning Studio über das App-Startprogramm.
2. Klicken Sie für das abgeschlossene Projekt auf die Schaltfläche zum Aktualisieren des Projekts .
3. Wählen Sie Als abgeschlossen markieren aus.
Daraufhin wird dem Projekt ein Symbol hinzugefügt, dass es abgeschlossen ist. Dieser Indikator kann zum Filtern der Projekte verwendet werden.