Disponible con licencia de Image Analyst.
El objetivo de la clasificación de objetos es determinar la clase de cada entidad, como un edificio. Por ejemplo, puede utilizarlo para determinar si un edificio está dañado tras un desastre natural. La clasificación de objetos requiere las siguientes entradas:
- Ráster de entrada que contiene las bandas espectrales
- Clase de entidad que define la ubicación (por ejemplo, un contorno o un cuadro de delimitación) de cada entidad
Puede resolver la clasificación de objetos a través de redes neuronales convolucionales (CNN). Existen muchos algoritmos de clasificación de imágenes basados en CNN. La mayoría de los algoritmos cuentan con una base que utiliza arquitectura CNN, como Resnet, LeNet-5, AlexNet o VGG 16, seguida por una capa softmax.
La clasificación de objetos utiliza el tipo de modelo Clasificador de entidades para entrenar un modelo.