Les projets Deep Learning Studio contiennent toutes les informations pertinentes sur l'analyse de Deep Learning à effectuer. Pour créer un projet et en gérer le statut, suivez les processus ci-après.
Créer un projet Deep Learning Studio
Lorsque vous commencez un traitement de Deep Learning avec Deep Learning Studio, la première étape consiste à créer le projet.
Le projet Deep Learning Studio devient un élément de votre organisation pour gérer un enregistrement de la progression et des étapes effectuées.
- Connectez-vous à ArcGIS Enterprise.
- Dans le lanceur d’applications, ouvrez Deep Learning Studio.
- Cliquez sur Create (Créer).
- Saisissez un nom pour le projet dans la zone de texte Project name (Nom du projet).
- Sélectionnez l'un des trois types de projets suivants :
- Détection d’objets
- Classification des pixels
- Classification des objets
- Saisissez des mots-clés dans la section Tag (Balise).
- Saisissez les mots-clés dans la boîte de dialogue.
- Ajoutez une virgule ou appuyez sur Enter (Entrée) après chaque balise.
- Saisissez un bref résumé de l'analyse effectuée dans la section Summary (Résumé).
- Cliquez sur Create (Créer) pour créer le projet Deep Learning Studio.
Remarque :
Si le bouton Deep Learning Studio (Deep Learning Studio) n'est pas visible dans le lanceur d’applications, passez en revue les conditions requises pour l'activer dans ArcGIS Enterprise.
Conseil :
Le bouton Create (Créer) n'est disponible que si un nom de projet a été fourni ; les autres sections sont facultatives.
Mettre à jour la configuration du projet
Une fois que vous avez créé un projet Deep Learning Studio, vous pouvez mettre à jour certaines caractéristiques avec des informations supplémentaires.
- Dans le lanceur d’applications, ouvrez Deep Learning Studio.
- Sélectionnez le projet Deep Learning Studio à mettre à jour.
- Cliquez sur le bouton de configuration View/Edit (Afficher/Mettre à jour)
pour ouvrir la configuration du projet. - Sélectionnez la section à mettre à jour et apportez les modifications.
Attention :
Seules certaines des propriétés peuvent être mises à jour. Une fois que la propriété Project Type (Type de projet) a été créée, elle ne peut pas être mise à jour. Pour les projets, la propriété Work units (Unités de travail) ne peut pas être mise à jour.
- Cliquez sur Apply (Appliquer).
Configurer le projet pour l’entraînement
Si vous sélectionnez l'étape Prepare training data (Préparer les données d’entraînement) pour la première fois, le projet doit être configuré pour l'entraînement des échantillons.
- Dans le lanceur d’applications, ouvrez Deep Learning Studio.
- Sélectionnez le projet Deep Learning Studio afin de commencer à le configurer pour l'entraînement.
- Dans la page de sélection des étapes, sélectionnez Prepare training data (Préparer les données d’entraînement).
Conseil :
Une invite de configuration du projet pour la préparation des données d'entraînement apparaît s'il n'a pas été déjà configuré.
- À l’invite, cliquez sur Yes (Oui).
- Pour Choose imagery (Sélectionner l’imagerie), sélectionnez la couche d'imagerie à utiliser comme entrée pour la collecte des échantillons d'entraînement.
- Cliquez sur Next (Suivant).
- Créez la structure d’étiquette des échantillons d'entraînement.
- Cliquez sur le bouton Add (Ajouter) pour créer la première étiquette d'entraînement.
- S'il existe une structure d’étiquette, cliquez sur le bouton Import (Importer) pour l'importer.
- Cliquez éventuellement sur le bouton Change Symbology (Modifier la symbologie)
en regard de l'étiquette pour en modifier la symbologie. - Cliquez sur Next (Suivant).
- Démarrez l'étape Invite members (Inviter des membres) pour sélectionner les groupes qui collaboreront lors de la collecte des échantillons d'entraînement.
- Cliquez sur Next (Suivant).
- À l'étape Set up work units (Configurer les unités de travail), sélectionnez la configuration des unités de travail. Choisissez la configuration préférée du projet.
- Cliquez sur Save (Enregistrer) pour terminer la configuration du projet.
Les couches d'imagerie disponibles sont répertoriées dans le menu en fonction de celles créées dans votre organisation. Les collections d'imagerie dans le Data Store peuvent également être utilisées en entrée.
Conseil :
Une fois que la structure d’étiquette est terminée, déterminez si elle sera réutilisée. Si c'est le cas, envisagez de l'exporter pour l'utiliser dans d'autres projets.
Conseil :
Développez les groupes pour afficher les privilèges de leurs membres.
L'utilisation de groupes dans le projet est facultative et chaque étape peut être réalisée sans sélectionner de groupe.
Conseil :
Les groupes doivent être créés avant de configurer les projets. Si aucun groupe n'est visible, aucun n'a été créé pour votre organisation ou les groupes ne sont pas visibles par le compte utilisateur.
Marquer le projet comme terminé
Les projets Deep Learning Studio stockent toutes les étapes terminées. Une fois que toutes les étapes sont terminées, le propriétaire du projet peut marquer le projet comme terminé.
- Dans le lanceur d’applications, ouvrez Deep Learning Studio.
- Pour le projet terminé, cliquez sur le bouton de mise à jour du projet
. - Sélectionnez Mark as complete (Marquer comme terminé).
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