使用模型

您可以在 ArcGIS Pro 中的 ArcGIS Image Analyst 工具箱提供的使用深度学习检测对象中使用此模型。

1. 下载模型，然后在 ArcGIS Pro 中添加影像图层。
2. 添加三波段卫星影像（5 - 15 厘米空间分辨率），然后放大到感兴趣区域。

   

3. 单击分析选项卡，然后浏览至工具。

   

4. 在地理处理窗格中，单击工具箱，然后展开 Image Analyst 工具。 选择深度学习下的使用深度学习检测对象工具。

   

5. 在参数选项卡上，按照以下说明设置变量：
   1. 输入栅格 - 选择三波段 RGB 影像。
   2. 输出要素类 - 设置输出要素类，其中将包含检测到的太阳能板。
   3. 模型定义 - 选择预训练模型的 .dlpk 文件。
   4. 模型参数（可选）- 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。
      • 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。
      • 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。
      • return_bboxes - 如果值为 True，则工具返回的结果将在检测到的要素周围绘制边界框。
      • tile_size - 影像切片的宽度和高度，影像将按照此值分割以进行预测。
   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）。

   

6. 在环境选项卡上，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 0.1。

      预期栅格分辨率为 5 - 15 厘米。

   3. 处理器类型 - 根据需要选择 CPU 或 GPU。

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

   

7. 单击运行。

   输出图层将添加到地图。