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使用模型

您可以在 ArcGIS Pro 中的 Image Analyst 工具箱提供的使用深度学习检测对象工具中使用此模型。 该模型也可以使用训练深度学习模型工具进行微调。 有关微调此模型的详细信息,请参阅微调模型页面

  1. 下载模型,然后在 ArcGIS Pro 中添加影像图层。
  2. 缩放至感兴趣区域。
    放大至感兴趣区域。
  3. 单击分析选项卡,然后浏览至工具
    ArcGIS Pro 中“分析”选项卡上的“工具”
  4. 地理处理窗格中,单击工具箱,然后展开影像分析工具。 选择深度学习下的使用深度学习检测对象工具。
    “使用深度学习检测对象”工具
  5. 参数选项卡上,按照以下说明设置变量:
    1. 输入栅格 - 选择影像。
    2. 输出检测对象 - 设置输出要素类,其中将包含检测到的游泳池。
    3. 模型定义 - 选择预训练模型的 .dlpk 文件。
    4. 模型参数 - 根据需要更改参数值。
      • padding - 影像切片边界处的像素数,将根据这些像素为相邻切片混合预测。 增加此值以减少边伪影,使输出更加平滑。 内边距的最大值可以是切片大小值的一半。
      • threshold - 置信度得分高于此阈值的检测将包含在结果中。 允许的值范围为从 0 到 1.0。
      • nms_overlap - 两个重叠要素的最大重叠比,其定义为交集区域与并集区域之比。 默认值为 0.1。
      • batch_size - 模型推断每个步骤中处理的影像切片数。 这取决于显卡的内存。
      • exclude_pad_detections - 如果值为 true,则过滤影像片内边距区域中的边附近可能被截断的检测结果。
      • test_time_augmentation - 在预测期间执行测试时数据增强。 这是一种用于提高模型预测的稳健性和准确性的技术。 它在推断过程中应用数据增强技术,这意味着生成测试数据的多个稍作修改的版本并聚合预测。 如果值为 True,则输入影像的翻转和旋转方向的预测将合并到最终输出,并且其置信度将取平均值。 对于仅在影像的某些方向上检测到的对象,这可能导致置信度低于阈值。
    5. 非极大值抑制 - 可以选择性地选中复选框以移除具有较低置信度的重叠要素。

      如果选中了此复选框,请执行以下操作:

      • 设置置信度得分字段
      • 设置类值字段(可选)。
      • 设置最大重叠比(可选)。
    “使用深度学习检测对象”工具的“参数”选项卡
    注:

    要从 ArcGIS Pro 直接访问模型,请单击浏览按钮并搜索模型(ArcGIS Pro 2.7 及更高版本支持此操作)。

    已下载的“游泳池检测 - 美国”模型
  6. 环境选项卡上,按照以下说明设置变量:
    1. 处理范围 - 从下拉菜单中选择“当前显示范围”或任意其他选项。
    2. 像元大小 - 将值设置为 0.3

      预期栅格分辨率为 0.3 米。

    3. 处理器类型 - 根据需要选择 CPUGPU

      如果可以使用 GPU,建议您选择 GPU 并设置待使用 GPU 的 GPU ID

    “使用深度学习检测对象”工具的“环境”选项卡
  7. 单击运行

    输出图层将添加到地图。

    检测到的游泳池

    您可以放大以近距离查看结果。

    地图已放大到检测到的游泳池