Puede utilizar este modelo en la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo disponible en la caja de herramientas de Image Analyst de ArcGIS Pro. Siga los pasos que se indican a continuación para utilizar el modelo para detectar aves marinas en imágenes.
Detectar aves marinas
Siga estos pasos para detectar aves marinas a partir de las imágenes:
- Descargue el modelo Detección de aves marinas (charranes): África y agregue la capa de imágenes en ArcGIS Pro.
- Acerque la visualización a un área de interés.
- Vaya a Herramientas en la pestaña Análisis.
- Haga clic en la pestaña Cajas de herramientas del panel Geoprocesamiento, seleccione Herramientas de Image Analyst y vaya a la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo en Aprendizaje profundo.
- Establezca las variables de la pestaña Parámetros de la siguiente manera:
- Ráster de entrada: seleccione las imágenes.
- Objetos de salida detectados: establezca la clase de entidad de salida que contendrá los objetos detectados.
- Definición de modelo: seleccione el archivo .dlpk del modelo preentrenado o ajustado.
- 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.
- 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).
- Establezca las variables de la pestaña Entornos de la siguiente manera:
- Extensión de procesamiento: seleccione Extensión de visualización actual o cualquier otra opción del menú desplegable.
- Tamaño de celda (obligatorio): establezca el valor como resolución de las imágenes. Puede mantener el valor predeterminado para elegir la extensión de las imágenes de forma predeterminada.
- Tipo de procesador: seleccione CPU o GPU.
Se recomienda seleccionar GPU, si está disponible, y establecer Id. de GPU en la GPU que se va a utilizar.
- Haga clic en Ejecutar.
La capa de salida se agrega al mapa.
- Haga clic en la pestaña Cajas de herramientas del panel Geoprocesamiento, seleccione Herramientas de administración de datos y vaya a la herramienta De contorno de entidad a polígono en Entidades.
- Establezca las variables de la pestaña Parámetros de la siguiente manera:
- Entidades de entrada: seleccione la salida del objeto detectado con aprendizaje profundo.
- Clase de entidad de salida: establezca la clase de entidad de salida que contendrá los objetos detectados en el cuadro de delimitación.
- Haga clic en Ejecutar.
La capa de salida se agrega al mapa.
