Arquitecturas del modelo de aprendizaje profundo

Disponible con licencia de Image Analyst.

En la siguiente tabla se proporciona una descripción general de los tipos de modelos de aprendizaje profundo disponibles en ArcGIS AllSource. Cada fila proporciona formatos de metadatos compatibles y el uso principal del tipo de modelo específico. Si está disponible, se incluyen ejemplos complementarios.

Tipo de modelo de aprendizaje profundo	Metadatos admitidos	Tarea	Ejemplo
Detector de bordes BDCN	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extracción de parcelas de tierra
Cambiar detector	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles (detección de cambios)	Detectar cambio de edificio
ConnectNet	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
CycleGAN	Exportar teselas CycleGAN	Traslación de la imagen (imágenes desvinculadas)	Traducción de SAR a RGB
DeepLab	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
Orden profundo	ImageNet	Seguimiento de objetos
DETReg	PASCAL_VOC_rectangles	Detección de objetos
Faster RCNN	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos
Clasificador de entidades	Teselas etiquetadas ImageNet Teselas multietiquetadas	Detección de objetos	Clasificación de entidades
Detector de bordes HED	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extracción de parcelas de tierra
Subtitulador de imágenes	Subtitulado de imágenes	Subtitulado de imágenes
Mask RCNN	Máscaras RCNN	Detección de objetos (segmentación de instancias)	Detección y clasificación Caribou
MMDetection	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos
MMSegmentation	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
Extractor de carreteras de varias tareas	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extracción automática de carretera
MaX-DeepLab	Segmentación panóptica	Segmentación panóptica
Pix2Pix	Exportar teselas	Traslación de imágenes (imágenes vinculadas)	Colorear imágenes históricas
PSPNet	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
PSETAE	MaskRCNN	Clasificación de píxeles
RetinaNet	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos	Detección de vegetación y servicios
Siam Mask	Máscaras RCNN	Seguimiento de objetos
SSD	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos	Detectar salud de palmeras
Superresolución	Superresolución	Traslación de imágenes (imágenes vinculadas)	Aumentar resolución de imagen
U-Net	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extrayendo huellas de edificio
YOLOv3	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos

Nota:

Algunas de las muestras que utilizan el notebook Python para entrenamiento se pueden realizar con la herramienta Entrenar modelo de aprendizaje profundo.

Tareas y herramientas de aprendizaje profundo

Tarea	Herramienta
Detección de cambios	Detectar cambios con aprendizaje profundo
Traslación de imágenes (vinculadas y no vinculadas)	Clasificar píxeles con aprendizaje profundo
Clasificación de objetos	Clasificar objetos con aprendizaje profundo
Detección de objetos	Detectar objetos con aprendizaje profundo
Detección de objetos (segmentación de instancias)	Detectar objetos con aprendizaje profundo
Seguimiento de objetos	Pestaña Rastreo FMV
Clasificación de píxeles	Clasificar píxeles con aprendizaje profundo