Verfügbar mit Image Server
Deep Learning Studio ist eine in ArcGIS Enterprise verfügbare Web-App, mit der der Deep-Learning-Prozess in ArcGIS Enterprise durchgeführt werden kann. Dazu werden Deep-Learning-Workflows durch eine intuitive Umgebung verbessert. Auf diese Weise können Sie Trainingsgebiete erfassen, Modelle trainieren und Inferenzwerkzeuge in umfassend integrierten Workflows für die Deep-Learning-Analyse verwenden.
Um alle Funktionen von Deep Learning Studio nutzen zu können, muss ArcGIS Enterprise für die Raster-Analyse konfiguriert sein und einen konfigurierten Raster-Data-Store umfassen. Vorausgesetzt, dass die Konfiguration ordnungsgemäß erfolgt ist und die Benutzer über die erforderlichen Berechtigungen verfügen, kann Deep Learning Studio für vollumfassende Deep-Learning-Workflows genutzt werden.
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Deep-Learning-Analysen in ArcGIS Enterprise
Deep Learning erfolgt in ArcGIS Enterprise unter Verwendung verschiedener Raster-Analyse-Werkzeuge, die in ArcGIS Image Server genutzt werden können. Auf diese Weise können Sie Klassifizierungsmethoden der Statistik oder des maschinellen Lernens zum Klassifizieren von Fernerkundungsbildern verwenden. Deep-Learning-Modelle können für die Objektermittlung sowie die Pixel- und Objektklassifizierung in ArcGIS Image Server integriert werden.
Zwar ist Deep Learning Studio eine einzelne Web-App, doch kann jeder Schritt als eigene Web-App verwendet werden. Die drei Deep-Learning-Schritte spiegeln sich auch in Deep Learning Studio wider: Jeder Schritt erzeugt eine Ausgabe, die für Deep-Learning-Analysen in Deep Learning Studio und anderen Esri Anwendungen verwendet werden kann. Die drei Schritte lauten:
Trainingsdaten vorbereiten
Modell trainieren
Inferenz ausführen
Jeder der Schritte in Deep Learning Studio bietet intuitive Werkzeuge, mit denen die Aufgaben des jeweiligen Schritts durchgeführt werden können. Weitere Informationen zu Deep-Learning-Schritten finden Sie in der Deep-Learning-Dokumentation beim jeweiligen Prozessschritt.
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Deep Learning Studio erstellt je nach ausgeführtem Schritt unterschiedliche Ausgaben.
Schritt | Trainingsgebiete-Layer | Bildschnipsel | Deep-Learning-Paket | Inferenzergebnis-Layer |
---|---|---|---|---|
Trainingsdaten vorbereiten | X | X | ||
Modell trainieren | X | |||
Inferenz ausführen | X |