Lo strumento Classifica oggetti usando l'apprendimento profondo esegue un modello di apprendimento profondo su un layer immagine per produrre un feature layer o tabella nel quale ogni oggetto di input è classificato.
L'output è un feature layer ospitato.
Esempi
Gli scenari di esempio per l'utilizzo di questo strumento includono:
- Valutare gli edifici danneggiati dopo un disastro naturale. Con un feature layer di impronte di edifici e un layer immagini che mostra le aree danneggiate, lo strumento può indicare se gli edifici esistenti hanno subito danni.
- Indicare l'integrità della chioma degli alberi esistenti. Con un feature layer di chiome degli alberi e un layer immagini che mostra le chiome attuali, lo strumento può indicare se gli alberi sono in salute o sotto stress.
Note sull'utilizzo
Classifica oggetti usando l'apprendimento profondo include configurazioni per layer di input, impostazioni modello e layer risultato.
Layer di input
Il gruppo Layer di input include i seguenti parametri:
- Layer immagine o feature layer di input corrisponde a layer o ai layer immagine che saranno utilizzati per classificare oggetti. Il layer immagine selezionato deve basarsi sui requisiti del modello di apprendimento profondo che verrà utilizzato per classificare gli oggetti. Il layer immagine può essere multidimensionale o una raccolta di immagini.
- Feature layer di input è la feature indicante le posizioni da classificare. Ogni riga nel feature layer di input rappresenta un singolo oggetto. Se non viene specificato alcun feature layer di input, si presuppone che ogni immagine di input contenga un singolo oggetto da classificare.
Il conteggio di feature dipende da altri fattori, come i criteri di filtraggio e l'estensione analisi.
- Modalità di elaborazione descrive come gli elementi del raster nel layer immagine verranno elaborati. Le opzioni sono le seguenti:
- Elabora come immagine a mosaico: tutti gli elementi raster del dataset mosaico o image service saranno elaborati insieme come immagini a mosaico. Si tratta dell'impostazione predefinita.
- Elabora tutti gli elementi raster separatamente: tutti gli elementi raster del dataset mosaico o image service saranno elaborati come immagini separate.
Impostazioni modello
Il gruppo Impostazioni modello include i seguenti parametri:
- Modello per classificazione oggetti è il modello di apprendimento profondo che sarà utilizzato per classificare gli oggetti. Il modello di apprendimento profondo deve essere localizzato in ArcGIS Online per poter essere selezionato nello strumento. È possibile selezionare il proprio modello, un modello pubblicamente disponibile in ArcGIS Online o un modello di ArcGIS Living Atlas of the World.
- Argomenti modelloo specifica gli argomenti della funzione definiti nella classe funzione di raster Python. Vengono elencati parametri e argomenti aggiuntivi di apprendimento per gli esperimenti e la rifinitura, come la soglia di affidabilità per regolare la sensibilità. I nomi degli argomenti sono compilati dal modulo Python.
- Nome campo etichetta classe di output è il nome campo che conterrà l'etichetta di classificazione nella tabella o feature layer ospitato di output.
Layer risultato
Il gruppo Layer risultato include i seguenti parametri:
- Nome output specifica il nome del layer creato e visualizzato. Il nome deve essere unico. Se un layer con lo stesso nome esiste già nell'organizzazione, lo strumento non funzionerà e verrà chiesto di utilizzare un nome diverso.
- Salva nella cartella specifica il nome di una cartella in I miei contenuti in cui verrà salvato il risultato.
Ambienti
Le impostazioni degli ambienti di analisi sono parametri aggiuntivi che influiscono sui risultati dello strumento. È possibile accedere alle impostazioni dello strumento dal gruppo di parametri Impostazioni ambiente.
Questo strumento rispetta i seguenti ambienti di analisi:
- Sistema di coordinate di output
- Trasformazioni geografiche
- Estensione di elaborazione
Nota:
L'estensione di elaborazione predefinita è Estensione completa. Questa impostazione predefinita è diversa da Map Viewer classico in cui Utilizza estensione mappa corrente è abilitato per impostazione predefinita.
- Dimensione cella
Crediti
Questo strumento consuma crediti.
Utilizzare Stima crediti per calcolare il numero di crediti necessari per eseguire lo strumento. Per maggiori informazioni, vedere Comprendere i crediti per l'analisi spaziale.
Output
Questo strumento include i seguenti output:
- Un feature layer ospitato con oggetti o feature etichettati in base alla classificazione determinata dal modello di apprendimento profondo
- Una tabella con le posizioni etichettate in base alla classificazione determinata dal modello di apprendimento profondo
Requisiti per l'utilizzo
Questo strumento richiede il seguente tipo di utente e le seguenti configurazioni:
- Tipo di utente Professional o Professional Plus
- Ruolo Publisher, Facilitatore o Amministratore oppure un ruolo personalizzato equivalente con il privilegio Analisi immagini
Risorse
Usare le seguenti risorse per saperne di più:
- Classifica oggetti usando l'apprendimento profondo in ArcGIS REST API
- Funzione classify_objects in ArcGIS API for Python
- Rileva oggetti usando l'apprendimento profondo in ArcGIS Online
- Classifica pixel usando l'apprendimento profondo in ArcGIS Online
- Classifica oggetti usando l'apprendimento profondo in ArcGIS Pro