Utilizar el modelo

Puede utilizar el modelo Detección de plazas de aparcamiento: EE. UU. 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 7-10 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 plazas de aparcamiento.
   2. Clase de entidad de salida: capa de entidades que representa las plazas de aparcamiento clasificadas.
   3. Definición de modelo (opcional): seleccione el archivo .dlpk del modelo preentrenado o ajustado.
   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: active la casilla de verificación para eliminar las entidades superpuestas con la confianza más baja.

      Si está activada, haga lo siguiente:

      • Campo de puntuación de confianza: utilice el valor predeterminado.
      • Campo de valor de clase: utilice el valor predeterminado.
      • Máx. ratio de superposición: establezca la proporción máxima de superposición en 0,25.

   

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: cambie esta variable si es necesario. (Nota: la resolución espacial prevista es de 7-10 centímetros).
   3. Tipo de procesador: seleccione CPU o GPU según sea necesario.

      (Nota: 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 para ejecutar la herramienta.

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