Использование модели

Вы можете использовать эту модель в инструменте Выявить объекты при помощи глубокого обучения , доступном в наборе инструментов Image Analyst в ArcGIS Pro.

Выполните следующие действия, чтобы использовать предварительно обученную модель Pool Segmentation—USA:

1. Загрузите модель Pool Segmentation—USA и добавьте слой изображений в ArcGIS Pro.
2. Приблизьтесь к области интереса.

   

3. Щелкните вкладку Анализ и перейдите в раздел Инструменты.

   

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

   

5. На вкладке Параметры задайте переменные следующим образом:
   1. Входной растр - Выберите изображение.
   2. Выходные выявленные объекты — задайте выходной класс объектов, который будет содержать обнаруженные маски бассейнов.
   3. Определение модели - Выберите файл .dlpk предварительно обученной модели.
   4. Аргументы — измените значения аргументов, если это необходимо.
      • padding - Количество пикселов на границе листов изображений, из которых складываются прогнозные данные для смежных листов. Увеличьте это значение, чтобы сгладить результат и одновременно уменьшить артефакты по краям. Максимальное значение padding может составлять половину значения размера листа.
      • threshold — В результат включаются обнаружения с показателем достоверности выше этого порогового значения. Допустимые значения находятся в диапазоне от 0 до 1.0.
      • nms_overlap — коэффициент максимального перекрытия для двух перекрывающихся объектов, который определяется как отношение площади пересечения к площади объединения. Значение по умолчанию равно 0,1.
      • batch_size - Количество листов изображений, обработанных на каждом этапе построения модели. Оно зависит от объема памяти вашего графического адаптера.
      • exclude_pad_detections — если true, фильтрует потенциально усеченные обнаружения вблизи краев, которые находятся в дополненной области кусочков изображений.
      • test_time_augmentation - Увеличивает время тестирования в процессе прогнозирования. Если задано значение true, то конечный результат объединит прогнозы перевернутых и повернутых вариантов входного изображения.
      • prompt — метод прямоугольника или центральной точки, который будет использоваться моделью SAM для масок прогнозирования.
   5. Немаксимальное подавление — при необходимости установите метку, чтобы удалить перекрывающиеся объекты с низкой степенью достоверности.

      Когда опция отмечена, сделайте следующее:

      • Установите Поле балла достоверности.
      • Установите Поле значений класса (дополнительно).
      • Установите Максимальный коэффициент перекрытия (дополнительно).

   

   Примечание:

   Чтобы напрямую перейти к модели из ArcGIS Pro(поддерживается в версии ArcGIS Pro 2.7 и более поздних версиях), нажмите кнопку обзора и выполните поиск модели.

   

6. На вкладке Параметры среды задайте переменные следующим образом:
   1. Экстент обработки — выберите Текущий экстент отображения или любую другую опцию из ниспадающего меню.
   2. Размер ячейки — установите значение равным 0.3.

      Ожидаемое разрешение растра составляет 0.3 метра.

   3. 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.

   

   Давайте теперь приблизимся и посмотрим на результаты.