Utiliser le modèle

Vous pouvez utiliser le modèle Texte SAM dans l’outil Détecter des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning disponible dans la boîte à outils Image Analyst dans ArcGIS Pro.

Pour utiliser le modèle pré-entraîné Texte SAM, procédez comme suit :

1. Téléchargez le modèle et ajoutez la couche d’imagerie dans ArcGIS Pro.

   

2. Cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse) et accédez à Tools (Outils).

   

3. Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur Toolboxes (Boîtes à outils) et développez Image Analyst Tools (Outils Image Analyst). Sélectionnez l’outil Détecter des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning sous Deep Learning.

   

4. Sous l’onglet Parameters (Paramètres), définissez les variables comme suit :
   1. Input Raster (Raster en entrée) - Sélectionnez l’image.
   2. Output Detected Objects (Objets détectés en sortie) - Définissez la classe d’entités en sortie qui contient les objets détectés.
   3. Model Definition (Définition du modèle) - Sélectionnez le fichier .dlpk de modèle pré-entraîné.
   4. Arguments (facultatif) - Remplacez les valeurs des arguments, si nécessaire.
      • text_prompt - Texte qui décrit les objets à détecter. L’entrée peut être composée de plusieurs invites textuelles, séparées par des virgules, ce qui permet de détecter plusieurs classes.
      • padding - Nombre de pixels en bordure des tuiles d’image à partir desquelles les prévisions sont fusionnées pour les tuiles adjacentes. Augmentez sa valeur pour lisser la sortie tout en réduisant les artefacts de bord. La valeur maximale du remplissage peut représenter la moitié de la valeur de la taille d’une tuile.
      • batch_size - Nombre de tuiles d’image traitées à chaque étape de l’inférence du modèle. Ce nombre dépend de la mémoire de la carte graphique.
      • box_threshold - Score de confiance utilisé pour sélectionner les détections à inclure dans les résultats. Les valeurs autorisées varient entre 0 et 1,0.
      • text_threshold - Score de confiance utilisé pour associer les objets détectés à l’invite textuelle fournie. Une valeur élevée assure une association forte, mais un nombre potentiel de correspondances moindre. Les valeurs autorisées varient entre 0 et 1,0.
      • box_nms_thresh - La limite d’intersection sur union (IoU) de la zone utilisée par la suppression non maximale pour filtrer les masques en double.
   5. Non Maximum Suppression (Suppression non maximale) - Vous pouvez, si vous le souhaitez, sélectionner la case pour supprimer les entités superposées de moindre confiance.

      Si l’option est cochée, effectuez les opérations suivantes :

      • Confidence Score Field (Champ de score de confiance) - Utilisez la valeur par défaut.
      • Class Value Field (Champ de valeur de classe) - Utilisez la valeur par défaut.
      • Max Overlap Ratio (Ratio de superposition maximale) - Définissez la valeur du ratio de superposition maximale sur 0,1.
   
5. Sous l’onglet Environments (Environnements), définissez les variables comme suit :
   1. Processing Extent (Étendue de traitement) - Sélectionnez Default (Par défaut) ou toute autre option dans le menu déroulant.
   2. Cell Size (Taille de cellule) - Définissez la valeur appropriée.

      Sélectionnez la taille de cellule en mètres de façon à maximiser la visibilité des objets d’intérêt dans toute l’étendue choisie. Utilisez une taille de cellule supérieure pour détecter les objets de grande taille et une taille de cellule inférieure pour détecter les petits objets. Par exemple, définissez la taille de cellule pour la détection des nuages sur 10 mètres, tandis que pour la détection des voitures, définissez-la sur 0,30 mètres (30 centimètres). Pour plus d’informations sur la taille de cellule, consultez la ressource fournie.

   3. Processor Type (Type de processeur) - Sélectionnez CPU (UC) ou GPU, le cas échéant.

      Si l’option est disponible, il est recommandé de sélectionner GPU et de définir GPU ID (ID GPU) sur le GPU à utiliser.

   
6. Cliquez sur Run (Exécuter).

   Dès que le traitement est terminé, la couche en sortie est ajoutée à la carte.