Использование модели

Вы можете использовать предварительно обученную модель Классификатор CLIP Zero-Shot в инструменте Классифицировать объекты с помощью глубокого обучения, доступном в наборе инструментов Image Analyst в ArcGIS Pro.

Рекомендуемая конфигурация изображений

Рекомендуется следующая конфигурация изображений:

• Разрешение — ожидаемое разрешение изображения составляет от 224x224 пикселов до 800x800 пикселов.

Классифицируйте ориентированное изображение.

Выполните следующие шаги, чтобы чтобы использовать Классификатор CLIP Zero-Shot на изображении:

1. Загрузите модель Классификатор CLIP Zero-Shot.
2. Щёлкните Добавить данные, чтобы добавить изображение на панель Содержание.

   

   Вы запустите процедуру прогноза на основе этого изображения.

3. Щелкните вкладку Анализ и перейдите в раздел Инструменты.

   

4. На панели Геообработка выберите Наборы инструментов, а затем раскройте Инструменты Image Analyst. Выберите инструмент Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения в разделе Глубокое обучение.

   

5. На вкладке Параметры задайте переменные следующим образом:
   1. Входной растр — выберите входное изображение из ниспадающего меню или из папки.
   2. Выходной класс классифицированных объектов — Задайте выходной векторный слой, который будет содержать метки классификация и оценку достоверности.
   3. Определение модели - Выберите файл .dlpk предварительно обученной модели.
   4. Аргументы (необязательно) - Измените значения аргументов, если требуется.

      • классы — Укажите метки для классификации изображений. Здесь можно указать несколько классов, используя запятую в качестве разделителя классов. Если указан один класс, по умолчанию добавляется новый класс с именем Other.
      • threshold_binary_class - Применимо только для случаев использования двоичной классификации. Первоначально предсказанный моделью класс сохраняется, если его вероятность превышает заданный порог. Если вероятность класса не превышает заданного порогового значения, предсказанный класс отбрасывается, а изображению присваивается другой класс (первоначально не предсказанный моделью).

      
6. На вкладке Параметры среды задайте переменные следующим образом:
   1. Экстент обработки — выберите экстент по умолчанию или любую другую опцию из ниспадающего меню.
   2. Тип процессора — выберите CPU или GPU.

      Рекомендуется выбрать GPU, если он доступен, и установить идентификатор GPU ID, чтобы указать используемый GPU.

      
7. Щелкните Запустить. Выходной слой добавится на карту. В столбце Label таблицы атрибутов содержится прогнозируемый класс и достоверность.