Utilizar el modelo

Puede utilizar este modelo en la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo disponible en la caja de herramientas de Image Analyst de ArcGIS Pro.

1. Descargue el modelo y agregue la capa de imágenes en ArcGIS Pro.
2. Agregue imágenes de satélite de tres bandas (resolución espacial de 5-20 centímetros) y acerque la visualización a un área de interés.

   

3. Haga clic en la pestaña Análisis y vaya a Herramientas.

   

4. Abra el panel Geoprocesamiento, haga clic en Cajas de herramientas y expanda Herramientas de Image Analyst. Seleccione la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo en Aprendizaje profundo.

   

5. En la pestaña Parámetros, establezca las variables de la siguiente manera:
   1. Ráster de entrada: seleccione las imágenes RGB de tres bandas a partir de las cuales se detectarán coches.
   2. Clase de entidad de salida: establezca la clase de entidad de salida que contendrá los coches detectados.
   3. Definición de modelo (opcional): seleccione el archivo .dlpk del modelo preentrenado.
   4. Argumentos de modelo (opcional): cambie los valores de los argumentos si es necesario.
      • padding: número de píxeles en el borde de las teselas de imágenes desde los cuales se combinarán las predicciones de las teselas adyacentes. Aumente el valor para suavizar la salida y reducir los artefactos de los bordes. El valor máximo del relleno puede ser la mitad del valor del tamaño de tesela.
      • batch_size: número de teselas de imágenes procesadas en cada paso de la inferencia del modelo. Esto depende de la memoria de la tarjeta gráfica.
      • threshold: las detecciones con una puntuación de confianza superior a este umbral se incluyen en el resultado. Los valores permitidos son entre 0 y 1,0.
      • return_bboxes: si se establece en True, la herramienta devolverá un cuadro de delimitación alrededor de la entidad detectada.
      • tile_size: el ancho y la altura de las teselas de imágenes en las que se dividen las imágenes para la predicción.
   5. Supresión no máxima: opcionalmente, active la casilla de verificación para eliminar las entidades superpuestas con la confianza más baja.

      Si está activada, haga lo siguiente:

      • Establezca Campo de puntuación de confianza.
      • Establezca Campo de valor de clase (opcional).
      • Establezca Máx. ratio de superposición (opcional).

   

6. En la pestaña Entornos, establezca las variables de la siguiente manera:
   1. Extensión de procesamiento: seleccione Extensión de visualización actual o cualquier otra opción del menú desplegable.
   2. Tamaño de celda: establezca el valor en 0,1.

      La resolución ráster esperada es de 5-20 centímetros.

   3. Tipo de procesador: seleccione CPU o GPU según sea necesario.

      Si la GPU está disponible, se recomienda seleccionar GPU y establecer Id. de GPU en la GPU que se debe usar.

   

7. Haga clic en Ejecutar.

   Cuando finaliza el procesamiento, la capa de salida se agrega al mapa.