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 модель для обнаружения масок различных объектов на изображении.

Обнаружение объектов

Выполните следующие действия, чтобы обнаружить маски различных объектов на изображениях:

1. Убедитесь, что вы загрузили предварительно обученную модель Segment Anything Model (SAM) и добавили слой изображений в ArcGIS Pro.
2. Либо приблизьтесь к области интереса, либо используйте все изображения.

   

3. Щелкните вкладку Анализ и перейдите в раздел Инструменты.

   

4. Перейдите на вкладку Наборы инструментов на панели Геообработка, выберите Инструменты Image Analyst и найдите инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения в разделе Глубокое обучение.

   

5. Задайте переменные на вкладке Параметры следующим образом:
   1. Входной растр - Выберите изображение.
   2. Выходные выявленные объекты — Установите выходной класс объектов, который будет содержать обнаруженные объекты.
   3. Определение модели - Выберите файл .dlpk предварительно обученной или точно настроенной 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.
      • batch_size - Количество листов изображений, обработанных на каждом этапе построения модели. Оно зависит от объема памяти вашего графического адаптера.
      • box_nms_thresh — пороговое значение блока IoU, используемое немаксимальным подавлением для фильтрации повторяющихся масок.
      • points_per_batch — задает число точек, одновременно запускаемых моделью. Более высокие значения могут быть обработаны быстрее, но будут использовать больше графической памяти.
      • stability_score_thresh — в результат включаются обнаруженные объекты, достоверность которых превышает это пороговое значение. Допустимые значения находятся в диапазоне от 0 до 1.0.
      • min_mask_region_area — если это значение больше нуля, будет применена постобработка, которая удалит несвязанные области и дыры в масках площадью меньше значения min_mask_region_area.
   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).

   

6. Установите переменные на вкладке Параметры среды, выбрав Тип процессора — CPU или GPU.

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

   

7. Щелкните Запустить.

   После завершения работы выходной слой будет добавлен на карту.