Las funcionalidades de aprendizaje profundo están disponibles en ArcGIS Pro a través de varias herramientas y funcionalidades.
Entrenamiento de modelos
Antes de que se pueda utilizar un modelo de aprendizaje profundo para identificar entidades u objetos en una imagen, primero se debe entrenar para que reconozca esos objetos. El entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo implica muchos de los mismos pasos que al entrenar un modelo tradicional de clasificación de imágenes de aprendizaje automático. Debe recopilar y proporcionar muestras de entrenamiento e imágenes de entrada y, a continuación, entrenar el modelo para que aprenda a reconocer esas entidades u objetos.
El panel Etiquetar objetos para aprendizaje profundo se utiliza para recopilar y generar datasets etiquetados para entrenar un modelo de aprendizaje profundo. Puede identificar y etiquetar objetos de forma interactiva en una imagen y exportar los datos de entrenamiento como los chips de imagen, etiquetas y estadísticas necesarios para entrenar un modelo. Si tiene datos vectoriales o ráster etiquetados existentes, puede utilizar la herramienta de geoprocesamiento Exportar datos de entrenamiento para aprendizaje profundo para generar los datos de entrenamiento necesarios para el siguiente paso.
La herramienta Entrenar un modelo de aprendizaje profundo utiliza los datos de entrenamiento exportados para entrenar un modelo de aprendizaje profundo. Hay varios tipos de modelo y argumentos disponibles para configurar el proceso de entrenamiento.
Inferencia de modelo
La inferencia del modelo hace referencia al proceso de extraer información de una imagen utilizando un modelo entrenado. Las opciones para la inferencia del modelo en ArcGIS Pro son las siguientes:
- Detectar objetos: genere cuadros de delimitación alrededor de los objetos o entidades de una imagen para identificar su ubicación. Utilice la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo.
- Clasificar objetos: genere etiquetas para las entidades de una imagen para identificar su clase o categoría. Utilice la herramienta Clasificar objetos con aprendizaje profundo.
- Clasificar píxeles: genere un ráster clasificado donde cada píxel pertenece a una clase o categoría. Utilice la herramienta Clasificar píxeles con aprendizaje profundo.
Análisis exploratorio
La herramienta de análisis exploratorio Detección de objetos utiliza un modelo de aprendizaje profundo entrenado para reconocer los objetos que se muestran en el mapa o la escena actuales. Cada entidad identificada se representa mediante una entidad de punto con una ubicación en el sistema de coordenadas del mapa, atributos que detallan la orientación y la extensión del objeto y su valor de confianza. La herramienta puede trabajar con cualquier modelo R-CNN entrenado y está diseñada para la detección a demanda de objetos en la vista activa.
Revisar resultados
Después de utilizar un modelo de aprendizaje profundo, es importante revisar los resultados y evaluar la precisión del modelo.
Utilice el panel Atributos para revisar los resultados de la inferencia basada en objetos (herramienta Clasificar objetos con aprendizaje profundoo Detectar objetos con aprendizaje profundo). También puede utilizar la herramienta Calcular precisión para la detección de objetos para generar una tabla y un informe para evaluar la precisión.