Verfügbar mit Image Server
Mit Deep Learning Studio wird die Entwicklung und Verwendung von Deep-Learning-Modellen in Projekten organisiert, die einen Projekttyp enthalten. In einem Deep Learning Studio-Projekt können Pixelklassifizierungen, Objekterkennungen und Objektklassifizierungen erstellt werden. In ArcGIS Enterprise 11.1 bietet Deep Learning Studio einen neuen Portalelementtyp, das sogenannte Deep Learning Studio-Projekt. Mit einem Deep Learning Studio-Projekt werden die Referenzressourcen koordiniert, die zum Durchführen eines Deep-Learning-Prozesses an einem Standort in einer Organisation benötigt werden. Je nach Organisation der Projekte wird eine spezielle Bedienoberfläche bereitgestellt, die dank freigegebenen Services und Ressourcen im Rahmen des Web GIS organisationsweit zur Verfügung steht.
Abschnitte zur Projektkonfiguration
Projektinformationen für die Deep-Learning-Analyse sind in den folgenden Unterabschnitten enthalten.
Allgemein
Dieser Abschnitt enthält allgemeine Informationen zum Projekt für alle drei Schritte und umfasst die folgenden Angaben:
- Projektname: Eine eindeutige Kennung für das Projekt.
- Projekttyp: Verweist auf den Typ der Deep-Learning-Analyse, die im Schritt Inferenz ausführen verwendet wird, in dem die Metadaten von Bildschnipseln, Optionen und das unterstützte Modell-Backbone angegeben werden, die für den Export von Bildschnipseln verwendet werden.
Vorsicht:
Der Projekttyp kann nicht mehr geändert werden, nachdem er beim Erstellen des Projekts ausgewählt wurde.
- Tags: Schlüsselwörter, anhand derer sich das Projekt in der Organisation wiederfinden lässt.
- Zusammenfassung: Eine kurze Beschreibung der im Rahmen des Projekts durchgeführten Analyse.
Gruppen und Benutzer
Bei dem Projekt werden möglicherweise für die Erfassung weitere Teammitglieder benötigt. Über diesen Abschnitt des Deep Learning Studio-Projekts wird festgelegt, wie die Projektarbeit unter den vorhandene Gruppen in der Organisation verteilt wird.
Hinweis:
Dieser Abschnitt kann während der Projektkonfiguration jederzeit geändert werden. Die Aufforderung, eine Gruppe auszuwählen, wird jedoch nur angezeigt, wenn der Schritt Trainingsdaten vorbereiten ausgewählt wird und das Projekt nicht für ein Training konfiguriert wird.
In diesem Schritt können die Gruppen in Enterprise ausgewählt werden, sofern sie bereits erstellt wurden. In Deep Learning Studio können keine Gruppen erstellt werden.
Bilddatenquelle
In diesem Abschnitt wird die für den Schritt Trainingsdaten vorbereiten verwendete Bilddatenquelle angegeben. Hier kann auf alle der Organisation hinzugefügten Bilddatenquellen zugegriffen werden. Die räumliche Ausdehnung der Bilddatenquelle wird zur Aufteilung in Arbeitseinheiten und als Eingabe-Layer für die Erstellung von Trainingsgebieten verwendet.
Hinweis:
Zusätzlich zu den Bilddaten-Layern, die in Ihrer Organisation gehostet werden, werden in Deep Learning Studio jetzt auch Bilddaten-Layer aus Cloud-Speichern und Cloud-Raster-Speichern unterstützt.
Arbeitseinheiten
Je nachdem, welche Bilddatenquelle im vorherigen Abschnitt angegeben wurde, werden die Arbeitseinheiten gemäß einer der drei Konfigurationsoptionen automatisch erstellt: als Gitternetzsystem, in dem Task-Einheiten definiert werden, als benutzerdefinierte Arbeitseinheiten oder als Einzelbilder. Durch die Arbeitseinheiten wird die Trainingserfassung in kleinere Einheiten unterteilt, die separat erfasst, überprüft und genehmigt werden können.