沉船是在水面行进的船舶可能遇到的威胁。 对其进行手动标记是一项复杂且耗时的任务。 深度学习可用于显著优化此任务，并使其自动完成。 您可以按原样使用此模型，或者微调模型以适应您自己的数据和地理位置。
此模型用于在高分辨率（50 厘米）深海探测属性格网 (BAG) 中检测沉船。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro 的 ArcGIS Image Analyst 扩展模块
- ArcGIS Enterprise - ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online - ArcGIS Image for ArcGIS Online
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - BAG 数据。
- 输出 - 包含检测到的沉船（面形式）的要素类。
- 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用计算能力为 6.0 或以上的 GPU。
- 适用地理位置 - 此模型适用于任意海洋地理位置的高分辨率 BAG 文件。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 Mask R-CNN 模型架构。
- 准确率指标 - 此模型的平均精确率得分为 0.92。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载沉船检测预训练模型。 也可以在 ArcGIS Pro 中使用 Detect Shipwrecks ArcGIS Pro 工程模板直接访问模型，或在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中使用模型。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Shipwreck Detection，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。
您可以在 ArcGIS Pro 中直接使用下载的 .dlpk 文件，或者在 ArcGIS Enterprise 中上传并使用文件。 还可以根据需要微调预训练模型。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2021 年 2 月 |
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