Lo strumento Rileva oggetti usando l'apprendimento profondo utilizza un modello di apprendimento profondo per identificare e localizzare oggetti in un layer immagine.
L'output è un feature layer ospitato.
Esempi
Gli scenari di esempio per l'utilizzo di questo strumento includono:
- Identificare gli ingombri degli edifici per aggiornare i dati fiscali sulle proprietà per un governo locale o un gruppo di risposta di emergenza regionale. Il layer di output prodotto dallo strumento è un feature layer che può identificare gli edifici in un'area. Il feature layer creato può essere utilizzato per confrontare i record di proprietà esistenti per registrare l'attuale impronta dell'edificio della proprietà.
- Identificare le automobili in un lotto di parcheggi per contare le presenze e preparare rilievi sul traffico. Il feature layer creato può essere utilizzato nello strumento Classifica oggetti usando l'apprendimento profondo per classificare il tipo di veicolo rilevato.
Note sull'utilizzo
Elimina oggetti usando l'apprendimento profondo include configurazioni per il layer di input, impostazioni del modello e il layer risultato.
Layer di input
Il gruppo Layer di input include i seguenti parametri:
- Layer immagine o feature layer di input è il layer immagine o il feature layer con allegati che sarà utilizzato per rilevare gli oggetti identificati nel modello di apprendimento profondo. Il layer immagine selezionato deve basarsi sui requisiti del modello di apprendimento profondo che sarà utilizzato per classificare i pixel.
- 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 rilevamento oggetti è il modello di apprendimento profondo che sarà utilizzato per rilevare 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 modello specifica gli argomenti della funzione definiti nella classe funzione 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.
- Soppressione dei non-massimi (NMS) specifica se verrà eseguita la soppressione dei non-massimi per rimuovere oggetti duplicati identificati in base ai valori di affidabilità.
- Campo punteggio di affidabilità è il nome del campo che registrerà i punteggi di affidabilità creati come output dal metodo di rilevamento degli oggetti. Questo parametro è disponibile quando Soppressione dei non-massimi (NMS) è abilitato.
- Campo valore classe è il campo nel feature layer di output che conterrà il valore del layer immagine di input. Se non viene specificato alcun valore, saranno utilizzati i valori dei campi classe Classvalue e Value. Se questi campi non esistono, tutte le feature saranno trattate come nella stessa classe di oggetti. Questo parametro è disponibile quando Soppressione dei non-massimi (NMS) è abilitato.
- Rapporto di sovrapposizione massimo è il rapporto dell'area di intersezione sull'area di unione per due feature sovrapposte. Il valore predefinito è 0. Questo parametro è disponibile quando Soppressione dei non-massimi (NMS) è abilitato.
Layer risultato
Il gruppo Layer risultato include i seguenti parametri:
- Nome output specifica il nome del layer creato e aggiunto alla mappa. 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
- Estensione di elaborazione
Nota:
L'estensione di elaborazione predefinita in Map Viewer 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
- Maschera
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
L'output è un feature layer con ogni oggetto rilevato sotto forma di singola feature con aggiunti il valore di classe e i campi di affidabilità.
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:
- Rileva oggetti usando l'apprendimento profondo in ArcGIS REST API
- Funzione detect_objects in ArcGIS API for Python
- Classifica oggetti usando l'apprendimento profondo in ArcGIS Online
- Rileva oggetti usando l'apprendimento profondo in ArcGIS Pro