Utiliser des modèles de Deep Learning

Les modèles de Deep Learning permettent d’automatiser l’enregistrement des observations et l’extraction des entités géographiques depuis la couche d’analyse. Reportez-vous à la configuration requise afin de prendre connaissances des conditions requises pour l’utilisation du Deep Learning dans ArcGIS Excalibur.

Ajouter un modèle de Deep Learning à un projet

Avant d’exécuter un modèle de Deep Learning, vous devez créer un projet Excalibur et le configurer en vue d’une utilisation du Deep Learning. Le projet doit contenir une couche d’imagerie ArcGIS, une couche d’imagerie tuilée ArcGIS ou une couche de tuiles ArcGIS comme couche d’analyse du projet pour que le Deep Learning puisse être utilisé.

Pour ajouter un modèle de Deep Learning au projet, procédez comme suit :

1. Cliquez sur More (Plus) à partir d’un projet ouvert.
2. Cliquez sur Project Details (Détails du projet) .

   La vue des détails du projet s’ouvre.

3. Cliquez sur Deep Learning dans le menu.
4. Cliquez sur Add Models (Ajouter des modèles) .

   Seuls les propriétaires et les administrateurs de projet ont la possibilité d’ajouter des modèles de Deep Learning.

5. Sélectionnez un ou plusieurs modèles de détection d’objets ou de classification des pixels dans la liste.

   De nombreux modèles de Deep Learning sont disponibles en vue de leur utilisation dans ArcGIS Excalibur. Découvrez les modèles pré-entraînés ArcGIS ou consultez la liste des modèles disponibles.

6. Cliquez sur Save (Enregistrer) . Vous pouvez également cliquer sur Cancel (Annuler).

   Les modèles sélectionnés sont ajoutés au projet dans la liste Deep Learning Models (Modèles de Deep Learning).

7. Cliquez sur Model Details (Détails du projet) pour en savoir plus sur chaque modèle, ou cliquez sur Remove (Supprimer) pour supprimer un modèle de la liste.
8. Cliquez sur Open Project (Ouvrir le projet) pour revenir au projet.

Utiliser le Deep Learning pour exécuter des modèles

Une fois le projet configuré avec un ou plusieurs modèles de Deep Learning dans les détails du projet, ceux-ci peuvent être utilisés dans l’outil Deep Learning pour effectuer une analyse.

Pour utiliser l’outil Deep Learning, procédez comme suit :

1. Cliquez sur Tools (Outils) dans un projet ouvert.
2. Cliquez sur Deep Learning sous Analysis Tools (Outils d’analyse).

   Le volet de l’outil Deep Learning s’ouvre.

3. Sélectionnez un modèle à exécuter.

   Seuls les modèles de Deep Learning qui ont été ajoutés dans les détails du projet figurent dans l’outil. Cliquez sur le bouton d’information en regard du modèle dans l’outil pour afficher davantage d’informations sur ce modèle.

   Le volet Deep Learning change pour afficher les paramètres du modèle sélectionné.

4. Sélectionnez une zone d’intérêt dans Area of Interest (Zone d’intérêt) pour exécuter le modèle. Sélectionnez Draw an area (Dessiner une zone) et utilisez l’outil de dessin Draw Area (Dessiner une zone) ou sélectionnez Use the view extent (Utiliser l’étendue de la vue) et effectuez un déplacement ou un zoom dans le Map Panel (Volet Carte) sur l’étendue souhaitée.
5. Ajustez le paramètre Model Arguments (Arguments du modèle) à votre guise pour le modèle sélectionné. Le type et le nombre d’arguments varient en fonction du modèle.
6. Attribuez un nom à la couche de résultats dans le champ Layer Name (Nom de la couche).
7. Dans Folder (Dossier), sélectionnez le dossier en sortie où sera publiée la couche.
8. Si vous le souhaitez, pour ArcGIS Online, cliquez sur Estimate Credits (Estimer les crédits) afin d’évaluer le nombre de crédits qui seront utilisés lors de l’exécution du modèle.
9. Cliquez sur Run Model (Exécuter le modèle) pour exécuter le modèle et les arguments sélectionnés. Vous pouvez également cliquer sur Reset (Réinitialiser) .

   Le modèle s’exécute, ce qui peut prendre plusieurs minutes. Si des erreurs se produisent pendant l’opération, les détails de ces erreurs sont directement renvoyés dans l’outil par le serveur.

   Remarque :

   Si vous sortez de l’outil pendant son exécution, vous serez notifié de la réussite ou de l’échec de l’opération. Si l’opération aboutit alors que vous êtes toujours dans l’outil, une notification de réussite s’affiche à l’écran et la couche de résultats est automatiquement ajoutée à la carte. Si vous sortez de l’outil et que l’opération aboutit, la couche de résultats n’est pas automatiquement ajoutée à la carte, mais vous pouvez l’ajouter via le menu Add Layers (Ajouter des couches).