Classify Pixels Using Deep Learning (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Disponible con licencia de Image Analyst.

Resumen

Ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un ráster de entrada para generar un ráster clasificado, donde cada píxel válido tiene una etiqueta de clase asignada.

Esta herramienta requiere un archivo de definición de modelo que contenga información del modelo entrenado. El modelo puede entrenarse usando la herramienta Entrenar un modelo de aprendizaje profundo o mediante software de entrenamiento de terceros como, por ejemplo, TensorFlow, PyTorch o Keras. El archivo de definición de modelo puede ser un archivo JSON de definición de modelo de Esri (.emd) o un paquete de modelo de aprendizaje profundo, y debe contener la ruta a la función ráster de Python que se llamará para procesar cada objeto y la ruta al archivo de modelo de aprendizaje profundo binario entrenado.

Uso

Debe instalar la API de Python de marco de aprendizaje profundo adecuada (como TensorFlow o PyTorch) en el entorno de ArcGIS Pro de Python; de lo contrario, se producirá un error al agregar el archivo de definición de modelo de Esri a la herramienta. La información de marco adecuada se obtiene del creador del archivo de definición de modelo de Esri.
Para configurar su equipo para usar marcos de aprendizaje profundo en ArcGIS Pro, consulte Instalar marcos de aprendizaje profundo para ArcGIS.
Esta herramienta llama a una API de Python de aprendizaje profundo de terceros (como TensorFlow, PyTorch o Keras) y usa la función ráster de Python especificada para procesar cada objeto.
Ejemplos de casos de uso de esta herramienta se encuentran en la página de GitHub sobre la función ráster de Python de Esri. También puede escribir módulos de Python personalizados con los siguientes ejemplos e instrucciones del repositorio de GitHub.
El valor del parámetro definición de modelo de Esri puede ser un archivo JSON de definición de modelo de Esri (.emd), una cadena de caracteres JSON o un paquete de modelo de aprendizaje profundo (.dlpk). Una cadena de caracteres JSON es útil cuando esta herramienta se utiliza en el servidor para pegar la cadena de caracteres JSON, en lugar de cargar el archivo .emd. El archivo .dlpk debe almacenarse localmente.
Para obtener más información sobre el aprendizaje profundo, consulte Aprendizaje profundo en ArcGIS Pro.

The following code sample uses the Esri model definition file (.emd):

{
    "Framework":"TensorFlow",
    "ModelConfiguration":"deeplab",

    "ModelFile":"\\Data\\ImgClassification\\TF\\froz_inf_graph.pb",
    "ModelType":"ImageClassification",
    "ExtractBands":[0,1,2],
    "ImageHeight":513,
    "ImageWidth":513,

    "Classes" : [
        {
            "Value":0,
            "Name":"Evergreen Forest",
            "Color":[0, 51, 0]
         },
         {
            "Value":1,
            "Name":"Grassland/Herbaceous",
            "Color":[241, 185, 137]
         },
         {
            "Value":2,
            "Name":"Bare Land",
            "Color":[236, 236, 0]
         },
         {
            "Value":3,
            "Name":"Open Water",
            "Color":[0, 0, 117]
         },
         {
            "Value":4,
            "Name":"Scrub/Shrub",
            "Color":[102, 102, 0]
         },
         {
            "Value":5,
            "Name":"Impervious Surface",
            "Color":[236, 236, 236]
         }
    ]
}

Para obtener información sobre los requisitos para ejecutar esta herramienta y los problemas que pueden presentarse, consulte Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje profundo.

Parámetros

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Ráster de entrada	Los datasets ráster de entrada que se desea clasificar. La entrada puede ser un solo ráster o varios rásteres de un dataset de mosaico, un servicio de imágenes o una carpeta de imágenes.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; MapServer; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder
Model Definition	El valor del parámetro definición de modelo de Esri puede ser un archivo JSON de definición de modelo de Esri (.emd), una cadena de caracteres JSON o un paquete de modelo de aprendizaje profundo (.dlpk). Una cadena de caracteres JSON es útil cuando esta herramienta se utiliza en el servidor para pegar la cadena de caracteres JSON, en lugar de cargar el archivo .emd. El archivo .dlpk debe almacenarse localmente. Contiene la ruta al archivo de modelo binario de aprendizaje profundo, la ruta a la función ráster de Python que se va a usar y otros parámetros, como el tamaño de tesela preferido o el relleno.	File; String
Arguments (Opcional)	Los argumentos de función se definen en la clase de función ráster de Python. Aquí es donde enumera los argumentos y parámetros de aprendizaje profundo adicionales para experimentos y refinamiento, como un umbral de confianza para ajustar la sensibilidad. Los nombres de los argumentos se rellenan a partir de la lectura del módulo de Python.	Value Table
Modo de procesamiento	Especifica cómo se procesarán todos los elementos de ráster en un dataset de mosaico o un servicio de imágenes. Este parámetro se aplica si el ráster de entrada es un dataset de mosaico o un servicio de imágenes. Procesar como imagen en mosaico—Se creará un mosaico con todos los elementos de ráster del dataset de mosaico o del servicio de imágenes y se procesarán. Esta es la opción predeterminada. Procesar todos los elementos de ráster por separado—Todos los elementos de ráster del dataset de mosaico o del servicio de imágenes se procesarán como imágenes separadas.	String
Output Folder (Opcional)	The folder where the output classified rasters will be stored. A mosaic dataset will be generated using the classified rasters in this folder. This parameter is required when the input raster is a folder of images or a mosaic dataset in which all items are to be processed separately. The default is a folder in your project folder.	Folder

Valor de retorno

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Output Classified Raster	The name of the classified raster or the mosaic dataset containing the classified rasters.	Raster

ClassifyPixelsUsingDeepLearning(in_raster, in_model_definition, {arguments}, processing_mode, {out_classified_folder})

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_raster	Los datasets ráster de entrada que se desea clasificar. La entrada puede ser un solo ráster o varios rásteres de un dataset de mosaico, un servicio de imágenes o una carpeta de imágenes.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; MapServer; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder
in_model_definition	El valor del parámetro in_model_definition puede ser un archivo JSON de definición de modelo de Esri (.emd), una cadena de caracteres JSON o un paquete de modelo de aprendizaje profundo (.dlpk). Una cadena de caracteres JSON es útil cuando esta herramienta se utiliza en el servidor para pegar la cadena de caracteres JSON, en lugar de cargar el archivo .emd. El archivo .dlpk debe almacenarse localmente. Contiene la ruta al archivo de modelo binario de aprendizaje profundo, la ruta a la función ráster de Python que se va a usar y otros parámetros, como el tamaño de tesela preferido o el relleno.	File; String
arguments [arguments,...] (Opcional)	Los argumentos de función se definen en la clase de función ráster de Python. Aquí es donde enumera los argumentos y parámetros de aprendizaje profundo adicionales para experimentos y refinamiento, como un umbral de confianza para ajustar la sensibilidad. Los nombres de los argumentos se rellenan a partir de la lectura del módulo de Python.	Value Table
processing_mode	Especifica cómo se procesarán todos los elementos de ráster en un dataset de mosaico o un servicio de imágenes. Este parámetro se aplica si el ráster de entrada es un dataset de mosaico o un servicio de imágenes. PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE—Se creará un mosaico con todos los elementos de ráster del dataset de mosaico o del servicio de imágenes y se procesarán. Esta es la opción predeterminada. PROCESS_ITEMS_SEPARATELY—Todos los elementos de ráster del dataset de mosaico o del servicio de imágenes se procesarán como imágenes separadas.	String
out_classified_folder (Opcional)	The folder where the output classified rasters will be stored. A mosaic dataset will be generated using the classified rasters in this folder. This parameter is required when the input raster is a folder of images or a mosaic dataset in which all items are to be processed separately. The default is a folder in your project folder.	Folder

Valor de retorno

Nombre	Explicación	Tipo de datos
out_classified_raster	The name of the classified raster or the mosaic dataset containing the classified rasters.	Raster

Muestra de código

ClassifyPixelsUsingDeepLearning example 1 (Python window)

This example classifies a raster based on a custom pixel classification using the ClassifyPixelsUsingDeepLearning tool.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

out_classified_raster = ClassifyPixelsUsingDeepLearning
     ("c:\\classifydata\\moncton_seg.tif", "c:\\classifydata\\moncton_sig.emd", 
     "padding 0; batch_size 16", "PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE")
Out_classified_raster.save("c:\\classifydata\\classified_moncton.tif")

ClassifyPixelsUsingDeepLearning example 2 (stand-alone script)

This example classifies a raster based on a custom pixel classification using the ClassifyPixelsUsingDeepLearning tool.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

"""
Usage: ClassifyPixelsUsingDeepLearning(in_raster,out_classified_raster, 
       in_classifier_definition, {arguments}, {processing_mode})
                      
"""

# Set local variables
in_raster = "c:\\classifydata\\moncton_seg.tif"
in_model_definition = "c:\\classifydata\\moncton_sig.emd"
model_arguments = "padding 0; batch_size 16"
processing_mode = "PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE"

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Execute 
Out_classified_raster = ClassifyPixelsUsingDeepLearning(in_raster, 
                        in_model_definition, model_arguments, processing_mode)
Out_classified_raster.save("c:\\classifydata\\classified_moncton.tif")

Entornos

Tamaño de celda, Espacio de trabajo actual, Extensión, Transformaciones geográficas, Id. de GPU, Sistema de coordenadas de salida, Factor de procesamiento en paralelo, Tipo de procesador, Espacio de trabajo temporal, Alinear ráster

Resumen

Uso

Parámetros

Valor de retorno

Valor de retorno

Muestra de código

Entornos

Casos especiales

Información de licenciamiento

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