Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.
Zusammenfassung
Führt ein trainiertes Deep-Learning-Modell in einem Eingabe-Raster und einer optionalen Feature-Class aus und erstellt eine Feature-Class oder Tabelle, in der jedem Eingabeobjekt oder -Feature eine Klassen- oder Kategoriebeschriftung zugewiesen ist.
Dieses Werkzeug erfordert eine Modelldefinitionsdatei, die Informationen zum trainierten Modell enthält. Das Modell kann mit dem Werkzeug Deep-Learning-Modell trainieren oder einer Training-Software von Drittanbietern wie TensorFlow, PyTorch oder Keras trainiert werden. Bei der Modelldefinitionsdatei kann es sich um eine Esri Modelldefinitionsdatei als JSON (.emd) oder ein Deep-Learning-Modellpaket handeln. Sie muss den Pfad zur Python-Raster-Funktion, die zur Verarbeitung der einzelnen Objekte aufgerufen werden soll, sowie den Pfad zur binären Datei des trainierten Deep-Learning-Modells enthalten.
Verwendung
Sie müssen die dem jeweiligen Deep-Learning-Framework entsprechende Python-API (PyTorch oder Keras) in der Python-Umgebung von ArcGIS Pro installieren, da sonst beim Hinzufügen der Esri-Modelldefinitionsdatei zum Werkzeug ein Fehler auftritt. Die entsprechenden Framework-Informationen sollten von der Person bereitgestellt werden, die die Esri-Modelldefinitionsdatei erstellt hat.
Informationen zum Einrichten des Computers für Deep-Learning-Frameworks in ArcGIS Pro finden Sie unter Installieren von Deep-Learning-Frameworks for ArcGIS.
Mit diesem Werkzeug wird eine Deep-Learning-Python-API eines Drittanbieters (wie PyTorch oder Keras) aufgerufen und die angegebene Python-Raster-Funktion zum Verarbeiten der einzelnen Objekte verwendet.
Beispielanwendungsfälle für dieses Werkzeug finden Sie auf der Esri GitHub-Seite zu Python-Raster-Funktionen
. Sie können auch benutzerdefinierte Python-Module entwickeln, indem Sie den Beispielen und Anweisungen folgen.Bei dem Parameterwert für die Esri Model Definition kann es sich um eine Esri Model Definition-Datei als JSON, (.emd), eine JSON-Zeichenfolge oder ein Deep-Learning-Modellpaket (.dlpk) handeln. Eine JSON-Zeichenfolge ist nützlich, wenn Sie dieses Werkzeug auf dem Server verwenden, sodass Sie die JSON-Zeichenfolge einfügen können, statt die .emd-Datei hochzuladen. Die .dlpk-Datei muss lokal gespeichert werden.
Unten finden Sie ein Beispiel für die .emd-Datei.
{ "Framework": "Keras", "ModelConfiguration":"KerasClassifier", "ModelFile":"C:\\DeepLearning\\Damage_Classification_Model_V7.h5", "ModelType":"ObjectClassification", "ImageHeight":256, "ImageWidth":256, "ExtractBands":[0,1,2], "CropSizeFixed": 1, "BlackenAroundFeature": 1, "ImageSpaceUsed": "MAP_SPACE", "Classes": [ { "Value": 0, "Name": "Damaged", "Color": [255, 0, 0] }, { "Value": 1, "Name": "Undamaged", "Color": [76, 230, 0] } ] }Mit der Eigenschaft CropSizeFixed wird der Zuschneide-Modus der Raster-Kachel um jedes Objekt definiert. Ein Wert von 1 bedeutet, dass eine festgelegte Raster-Kachel verwendet wird, die durch die Eigenschaften ImageHeight und ImageWidth in der .emd-Datei definiert wird. Das Objekt wird dabei innerhalb der festgelegten Kachelgröße zentriert. Ein Wert von 0 bedeutet, dass eine variable Kachelgröße verwendet wird, wobei die Raster-Kachel unter Verwendung des kleinsten Rahmens um das Objekt herum zugeschnitten wird.
Die Eigenschaft BlackenAroundFeature gibt an, ob die Pixel, die außerhalb des Objekts liegen, maskiert werden. Ein Wert von 0 bedeutet, dass die Pixel außerhalb des Objekts nicht maskiert werden. Ein Wert von 1 bedeutet, dass die Pixel außerhalb des Objekts maskiert werden.
Das Werkzeug kann Eingabebilddaten im Kartenraum oder mit Pixelabstand verarbeiten. Bilddaten im Kartenraum liegen in einem kartenbasierten Koordinatensystem vor. Bilddaten mit Pixelabstand liegen im unverarbeiteten Bildraum ohne Drehung oder Verzerrung vor. Das Bezugssystem kann beim Generieren der Trainingsdaten im Werkzeug Trainingsdaten für Deep Learning exportieren mithilfe des Parameters Bezugssystem angegeben werden. Wird das Modell mit der Training-Software eines Drittanbieters trainiert, müssen Sie das Bezugssystem in der Datei .emd mithilfe des Parameters ImageSpaceUsed angeben, für den Sie MAP_SPACE oder PIXEL_SPACE festlegen können.
Bei dem Eingabe-Raster kann es sich um ein einzelnes Raster, mehrere Raster oder eine Feature-Class mit angehängten Bildern handeln. Weitere Informationen zu Anlagen finden Sie unter Hinzufügen oder Entfernen von Dateianlagen.
Weitere Informationen zu den Voraussetzungen für die Ausführung dieses Werkzeugs und eventuell dabei auftretenden Problemen finden Sie unter Häufig gestellte Fragen zu Deep Learning
.Weitere Informationen zu Deep Learning finden Sie unter Deep Learning in ArcGIS Pro.
Syntax
ClassifyObjectsUsingDeepLearning(in_raster, out_feature_class, in_model_definition, {in_features}, {class_label_field}, {processing_mode}, {model_arguments})| Parameter | Erklärung | Datentyp |
in_raster | Das Eingabebild für die Ermittlung von Objekten. Bei der Eingabe kann es sich um ein oder mehrere Raster in einem Mosaik-Dataset, Image-Service oder Bildordner handeln. Eine Feature-Class mit Bildanlagen wird ebenfalls unterstützt. | Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; MapServer; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder; Feature Layer; Feature Class |
out_feature_class | Die Ausgabe-Feature-Class, die Geometrien enthält, die die Objekte oder Features aus der Eingabe-Feature-Class umgeben, sowie ein Feld zur Speicherung der Kategorisierungsbeschriftung. | Feature Class |
in_model_definition | Beim Parameterwert in_model_definition kann es sich um eine Esri Model Definition-Datei als JSON (.emd), eine JSON-Zeichenfolge oder ein Deep-Learning-Modellpaket (.dlpk) handeln. Eine JSON-Zeichenfolge ist nützlich, wenn Sie dieses Werkzeug auf dem Server verwenden, sodass Sie die JSON-Zeichenfolge einfügen können, statt die .emd-Datei hochzuladen. Die .dlpk-Datei muss lokal gespeichert werden. Sie enthält den Pfad zur binären Datei des Deep-Learning-Modells, den Pfad zu der zu verwendenden Python-Raster-Funktion sowie andere Parameter wie etwa die bevorzugte Kachelgröße oder den bevorzugten Abstand. | File; String |
in_features (optional) | Die Point-, Line- oder Polygon-Eingabe-Feature-Class, die die Position jedes zu klassifizierenden und zu beschriftenden Objekts oder Features identifiziert. Jede Zeile in der Eingabe-Feature-Class repräsentiert ein einzelnes Objekt oder Feature. Wenn keine Eingabe-Feature-Class angegeben ist, wird angenommen, dass jedes Eingabebild ein einzelnes zu klassifizierendes Objekt enthält. Wenn das Eingabebild oder die Eingabebilder einen Raumbezug verwenden, ist die Ausgabe des Werkzeugs eine Feature-Class, in der die Ausdehnung jedes Bildes als Begrenzungsgeometrie für jede beschriftete Feature-Class verwendet wird. Wenn das Eingabebild oder die Eingabebilder keinen Raumbezug verwenden, ist die Ausgabe des Werkzeugs eine Tabelle mit den Bild-ID-Werten und Klassenbeschriftungen für jedes Bild. | Feature Class; Feature Layer |
class_label_field (optional) | Der Name des Feldes für die Klassen- oder Kategoriebeschriftung in der Ausgabe-Feature-Class. Falls kein Feldname angegeben ist, wird das neue Feld ClassLabel in der Ausgabe-Feature-Class generiert. | String |
processing_mode (optional) | Legt fest, wie alle Raster-Elemente in einem Mosaik-Dataset oder Image-Service verarbeitet werden. Dieser Parameter findet Anwendung, wenn es sich beim Eingabe-Raster um ein Mosaik-Dataset oder einen Image-Service handelt.
| String |
model_arguments [model_arguments,...] (optional) | Die in der Python-Raster-Funktionsklasse definierten Funktionsargumente. Hier geben Sie zusätzliche Deep-Learning-Parameter und Argumente für Experimente und Verfeinerungen wie den Konfidenzschwellenwert zur Anpassung der Empfindlichkeit an. Die Namen der Argumente werden vom Werkzeug durch Lesen des Python-Moduls aufgefüllt. | Value Table |
Codebeispiel
In diesem Beispiel wird eine neue Feature-Class mit einem Beschriftungsfeld generiert, um beschädigte und unbeschädigte Gebäude in einem Bild zu klassifizieren.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
ClassifyObjectsUsingDeepLearning("C:/Data/Input_Image.tif",
"C:/Data/MyProject.gdb/Classified_Results", "C:/Data/BuildingDamageClassifier.emd",
"C:/Data/building_footprints.shp","Class_Label",
"PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE", "padding 0;batch_size 4")In diesem Beispiel wird eine neue Feature-Class mit einem Beschriftungsfeld generiert, um beschädigte und unbeschädigte Gebäude in einem Bild zu klassifizieren.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Define input parameters
in_raster = "C:/Classify_Objects/input_image.tif"
out_feature_class = "C:/Classify_Objects/MyProject.gdb/classified_results"
in_model_definition = "C:/Classify_Objects/BuildingDanmageClassifier.emd"
in_features = "C:/Classify_Objects/building_footprints.shp"
class_label_field = "Damaged_or_Undamaged"
model_arguments = "padding 0;batch_size 4"
process_all_raster_items = "PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE"
# Execute
ClassifyObjectsUsingDeepLearning(in_raster, out_feature_class, in_model_definition,
in_features, class_label_field,
process_all_raster_items, model_arguments)Umgebungen
Lizenzinformationen
- Basic: Erfordert Image Analyst
- Standard: Erfordert Image Analyst
- Advanced: Erfordert Image Analyst