A ferramenta Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada usa um modelo de aprendizagem detalhada para identificar e localizar objetos em uma camada de imagens.
A saída é uma camada de feição hospedada.
Exemplos
Cenários de exemplo para o uso desta ferramenta incluem o seguinte:
- Identificar as áreas de construção para atualizar os dados de imposto sobre a propriedade para um governo local ou grupo regional de resposta a emergências. A camada de saída da ferramenta é uma camada de feição que pode identificar as construções em uma área. A camada de feição criada pode ser usada para corresponder aos registros de propriedade existentes para registrar a captura instantânea da construção atual da propriedade.
- Identificar carros em um estacionamento para contar a frequência e preparar pesquisas de trânsito. A camada de feição criada pode ser usada na ferramentaClassificar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada para classificar o tipo de carro detectado.
Anotações de uso
Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada inclui configurações para camada de entrada, configurações de modelo e a camada resultante.
Camada de entrada
O grupo Camadas de entrada inclui os seguintes parâmetros:
- Camada de imagens ou camada de feição de entrada, é a camada de imagens ou camada de feição com anexos que serão usados para detectar os objetos identificados no modelo de aprendizagem detalhada. A camada de imagens selecionada deve ser baseada nos requisitos do modelo de aprendizagem detalhada que será usado para classificar os pixels.
- Modo de processamento especifica como os itens raster na camada de imagem serão processados. Estas opções são as seguintes:
- Processar como imagem em mosaico—Todos os itens raster no conjunto de dados do mosaico ou serviço de imagem serão mosaicados juntos e processados. Este é o padrão.
- Processe todos os itens raster separadamente—Todos os itens raster no conjunto de dados de mosaico ou serviço de imagem serão processados como imagens separadas.
Configurações do modelo
O grupo Configurações do modelo inclui os seguintes parâmetros:
- Modelo para detecção de objetos é o modelo de aprendizagem detalhada usado para detectar os objetos. O modelo de aprendizagem detalhada deve estar localizado no ArcGIS Online para ser selecionado na ferramenta. Você pode selecionar seu próprio modelo, um modelo disponível publicamente no ArcGIS Online ou um modelo do ArcGIS Living Atlas of the World.
- Parâmetros do modelo especifica os parâmetros de função definidos na classe de função raster do Python. Parâmetros adicionais de aprendizagem detalhada e argumentos para experimentos e refinamento são listados, como um limite de confiança para ajustar a sensibilidade. Os nomes dos argumentos são preenchidos a partir do módulo de Python.
- Sem supressão máxima (NMS) especifica se a opção Sem supressão máxima será executada para remover objetos duplicados identificados com base em valores de confiança.
- Campo de pontuação de confiança é o nome do campo que registrará as pontuações de confiança criadas como saída pelo método de detecção de objeto. Este parâmetro está disponível quando a opção Sem supressão máxima (NMS) está habilitada.
- Campo de valor da classe é o campo na camada de feição de saída que conterá o valor da camada de imagens de entrada. Se nenhum valor for especificado, os campos de valor de classe padrão Classvalue e Value serão usados. Se estes campos não existirem, todas as feições serão tratadas como a mesma classe de objeto. Este parâmetro está disponível quando a opção Sem supressão máxima (NMS) está habilitada.
- Taxa máxima de sobreposição especifica a proporção da área de intersecção sobre a área de união para duas feições sobrepostas. O valor padrão é 0. Este parâmetro está disponível quando a opção Sem supressão máxima (NMS) está habilitada.
Camada resultante
O grupo de Camada de resultado inclui os seguintes parâmetros:
- Nome de saída especifica o nome da camada que é criada e adicionada ao mapa. O nome deve ser único. Se já existir uma camada com o mesmo nome em sua organização, a ferramenta falhará e você será solicitado a usar um nome diferente.
- Salvar na pasta especifica o nome de uma pasta em Meu conteúdo onde o resultado será salvo.
Ambientes
As configurações do ambiente de análise são parâmetros adicionais que afetam os resultados de uma ferramenta. Você pode acessar as configurações do ambiente de análise da ferramenta no grupo de parâmetros Configurações do ambiente.
Esta ferramenta respeita os seguintes ambientes de análise:
- Sistema de Coordenadas de Saída
- Extensão de processamento
Anotação:
A extensão de processamento padrão no Map Viewer é Extensão total. Este padrão é diferente de Map Viewer Classic no qual Usar a extensão do mapa atual é habilitado por padrão.
- Tamanho da célula
- Máscara
Créditos
Esta ferramenta consome créditos.
Use Estimar créditos para calcular o número de créditos que serão necessários para executar a ferramenta. Para obter mais informações, consulte Compreender os créditos para análise espacial.
Saídas
A saída é uma camada de feição com cada objeto detectado como uma feição individual com o valor de classe e campos de confiança adicionados.
Requisitos de uso
Esta ferramenta requer o seguinte tipo de usuário e configurações:
- Professional ou tipo de usuário Professional Plus
- Papel de Publisher, Facilitador ou Administrator, ou um papel personalizado equivalente com o privilégio Análise de imagens
Recursos
Utilize os seguintes recursos para saber mais:
- Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada no ArcGIS REST API
- função detect_objects no ArcGIS API for Python
- Classificar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada no ArcGIS Online
- Detectar Objetos Utilizando Aprendizagem Detalhada no ArcGIS Pro