Clasificar píxeles con aprendizaje profundo (Image Analyst)

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.

• La siguiente muestra de código usa el archivo de definición de modelo de Esri (.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]
           }
      ]
  }

• Aumentar el tamaño de lote puede mejorar el rendimiento de la herramienta; sin embargo, a medida que aumenta el tamaño del lote, se utiliza más memoria. Si se produce un error de memoria insuficiente, utilice un tamaño de lote más pequeño. El valor de batch_size se puede ajustar con el parámetro Argumentos.

• Los tamaños de lote son números cuadrados, como 1, 4, 9, 16, 25, 64, etc. Si el valor de entrada no es un cuadrado perfecto, se utiliza el valor cuadrado más alto posible. Por ejemplo, si se especifica un valor de 6, significa que el tamaño de lote se establece en 4.

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

Parámetros

Cuadro de diálogo

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
Definición de modelo	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
Argumentos (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
Carpeta de salida (Opcional)	Carpeta en la que se almacenarán los rásteres clasificados de salida. Se generará un dataset de mosaico utilizando los rásteres clasificados de esta carpeta. Este parámetro es obligatorio si el ráster de entrada es una carpeta de imágenes o un dataset de mosaico en el que se procesarán todos los elementos por separado. El valor predeterminado es una carpeta de la carpeta del proyecto.	Folder

Valor de retorno

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Ráster clasificado de salida	Nombre del ráster clasificado o dataset de mosaico que contiene los rásteres clasificados.	Raster

Python

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)	Carpeta en la que se almacenarán los rásteres clasificados de salida. Se generará un dataset de mosaico utilizando los rásteres clasificados de esta carpeta. Este parámetro es obligatorio si el ráster de entrada es una carpeta de imágenes o un dataset de mosaico en el que se procesarán todos los elementos por separado. El valor predeterminado es una carpeta de la carpeta del proyecto.	Folder

Valor de retorno

Nombre	Explicación	Tipo de datos
out_classified_raster	Nombre del ráster clasificado o dataset de mosaico que contiene los rásteres clasificados.	Raster

Muestra de código

Ejemplo 1 de ClassifyPixelsUsingDeepLearning (ventana de Python)

Este ejemplo clasifica un ráster en función de una clasificación de píxeles personalizada mediante la herramienta ClassifyPixelsUsingDeepLearning.

# 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")

Ejemplo 2 de ClassifyPixelsUsingDeepLearning (script independiente)

Este ejemplo clasifica un ráster en función de una clasificación de píxeles personalizada mediante la herramienta ClassifyPixelsUsingDeepLearning.

# 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

Información de licenciamiento

• Basic: Requiere Image Analyst
• Standard: Requiere Image Analyst
• Advanced: Requiere Image Analyst