Skip To Content

Использование модели

Вы можете использовать модель Transmission H-Structure Detection 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 Transmission H-Structure Detection:

  1. Загрузите модель и добавьте слой изображений в ArcGIS Pro.

    Добавьте данные.

  2. Щелкните вкладку Анализ и перейдите в раздел Инструменты.
    Инструменты на вкладке Анализ в ArcGIS Pro
  3. На панели Геообработка выберите Наборы инструментов, а затем раскройте Инструменты Image Analyst. Выберите инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения в разделе Глубокое обучение.
    Инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения
  4. На вкладке Параметры задайте переменные 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 (необязательно) - Измените значения аргументов, если требуется.
      • threshold — в результат включаются обнаружения, имеющие показатель достоверности выше этого порогового значения. Допустимы значения от 0 до 1.0.
      • nms_overlap — коэффициент перекрытия между ограничивающими прямоугольниками, с помощью которого можно отфильтровать обнаружения с более низкими показателями достоверности.
      • test_time_augmentation — увеличивает время тестирования в процессе прогнозирования. Этот метод используется для повышения надежности и точности прогнозов модели. Он включает в себя применение методов увеличения данных во время вывода, то есть создание нескольких слегка измененных версий тестовых данных и агрегирование прогнозов. Если задано значение true, то конечный результат объединит прогнозы перевернутых и повернутых ориентаций входного изображения, а их доверительные значения будут усреднены. Это может привести к падению достоверности ниже порогового значения для объектов, которые обнаруживаются только в нескольких положениях изображения.
    5. Немаксимальное подавление — при необходимости установите метку, чтобы удалить перекрывающиеся объекты с низкой степенью достоверности.

      Когда опция отмечена, сделайте следующее:

      • Поле балла достоверности — использовать по умолчанию.
      • Поле значения класса — использовать по умолчанию.
      • Коэффициент максимального перекрытия — задайте значение коэффициента максимального перекрытия равным 0.25.
    Инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения
  5. На вкладке Параметры среды задайте переменные следующим образом:
    1. Экстент обработки — выберите 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.

    Параметры среды инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения
  6. Щелкните Запустить.

    После завершения обработки выходной слой добавляется на карту.

    Обнаруженные результаты