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Los argumentos son una de las muchas formas de controlar cómo se entrenan y utilizan los modelos de aprendizaje profundo. En la primera tabla siguiente figuran los argumentos de modelos admitidos en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. En la segunda tabla figuran los argumentos para controlar la forma de utilizar los modelos de aprendizaje profundo en la inferencia.
Argumentos de entrenamiento
En la herramienta Entrenar modelo de aprendizaje profundo se encuentran disponibles los siguientes argumentos para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Estos argumentos varían dependiendo de la arquitectura del modelo. Puede cambiar los valores de estos argumentos para entrenar un modelo.
| Tipo de modelo | Argumento | Valores válidos |
|---|---|---|
Detector de cambios (clasificación de píxeles) | attention_type | PAM (módulo de atención piramidal) o BAM (módulo de atención básica). |
chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. | |
monitor | valid_loss, precision, recall y f1. | |
ConnectNet (clasificación de píxeles) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
gaussian_thresh | 0,0 a 1,0. El valor predeterminado es 0,76. | |
monitor | valid_loss, accuracy, miou y dice. | |
mtl_model | linknet o hourglass. | |
orient_bin_size | Número positivo. El valor predeterminado es 20. | |
orient_theta | Número positivo. El valor predeterminado es 8. | |
DeepLabv3 (clasificación de píxeles) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
class_balancing | true o false. | |
focal_loss | true o false. | |
ignore_classes | Valores de clase válidos. | |
monitor | valid_loss y accuracy. | |
mezcla | true o false. | |
Subtitulador de imágenes (traducción de imágenes) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
El argumento decode_params se compone de los siguientes parámetros:
| El valor predeterminado es {'embed_size':100, 'hidden_size':100, 'attention_size':100, 'teacher_forcing':1, 'dropout':0.1, 'pretrained_emb':False}. | |
monitor | valid_loss, accuracy, corpus_bleu y multi_label_fbeta. | |
MMDetection (detección de objetos) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
modelo | atss, carafe, cascade_rcnn, cascade_rpn, dcn, detectors, double_heads, dynamic_rcnn, empirical_attention, fcos, foveabox, fsaf, ghm, hrnet, libra_rcnn, nas_fcos, pafpn, pisa, regnet, reppoints, res2net, sabl y vfnet. | |
model_weight | true o false. | |
MMSegmentation (clasificación de píxeles) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
modelo | ann, apcnet, ccnet, cgnet, danet, deeplabv3, deeplabv3plus, dmnet , dnlnet, emanet, encnet, fastscnn, fcn, gcnet, hrnet, mobilenet_v2, mobilenet_v3, nonlocal_net, ocrnet, ocrnet_base, pointrend, psanet, pspnet, resnest, sem_fpn, unet y upernet. | |
model_weight | true o false. | |
Extractor de carreteras de varias tareas (clasificación de píxeles) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
gaussian_thresh | 0,0 a 1,0. El valor predeterminado es 0,76. | |
monitor | valid_loss, accuracy, miou y dice. | |
mtl_model | linknet o hourglass. | |
orient_bin_size | Número positivo. El valor predeterminado es 20. | |
orient_theta | Número positivo. El valor predeterminado es 8. | |
Red de análisis de escenas piramidales (clasificación de píxeles) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
class_balancing | true o false. | |
focal_loss | true o false. | |
ignore_classes | Valores de clase válidos. | |
monitor | valid_loss o accuracy. | |
mezcla | true o false. | |
pyramid_sizes | [capa de convolución 1, capa de convolución 2, ... , capa de convolución n] | |
use_net | true o false. | |
RetinaNet (detección de objetos) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
monitor | valid_loss o average_precision. | |
relaciones | Valor de relación 1, valor de relación 2, valor de relación 3. El valor predeterminado es 0.5,1,2. | |
escalas | [valor de escala 1, valor de escala 2, valor de escala 3] El valor predeterminado es [1, 0.8, 0.63]. | |
SAMLoRA (clasificación de píxeles) | class_balancing | true o false. |
ignore_classes | Valores de clase válidos. | |
Single Shot Detector (detección de objetos) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
cuadrículas | Valores enteros mayores que 0. | |
monitor | valid_loss o average_precision. | |
relaciones | [valor horizontal, valor vertical] | |
zooms | Valor de zoom en el que 1,0 es un zoom normal. | |
Superresolución con base SR3 (traducción de imágenes) | attn_res | Enteros mayores que 0. El valor predeterminado es 16. |
channel_mults | Conjuntos de multiplicadores enteros El valor predeterminado es [1, 2, 4, 4, 8, 8]. | |
fracaso | Valor de punto flotante. El valor predeterminado es 0. | |
inner_channel | Valor entero mayor que 0. El valor predeterminado es 64. | |
linear_start | Entero de hora. El valor predeterminado es 1e-02. | |
linear_end | Entero de hora. El valor predeterminado es 1e-06. | |
n_timestep | Valor entero mayor que 0. El valor predeterminado es 1000. | |
norm_groups | Valor entero mayor que 0. El valor predeterminado es 32. | |
res_blocks | Valor entero mayor que 0. El valor predeterminado es 3. | |
programación | linear, warmup10, warmup50, const, jsd o cosine. El valor predeterminado es lineal. | |
U-Net (clasificación de píxeles) | chip_size | Enteros entre 0 y tamaño de imagen. |
class_balancing | true o false. | |
focal_loss | true o false. | |
ignore_classes | Valores de clase válidos. | |
monitor | valid_loss o accuracy. | |
mezcla | true o false. |
Argumentos de inferencia
Los siguientes argumentos están disponibles para controlar cómo entrenar modelos de aprendizaje profundo para inferencia. La información del parámetro Definición de modelo se utilizará para rellenar Argumentos en las herramientas de inferencia. Estos argumentos varían dependiendo de la arquitectura del modelo. Los modelos preentrenados de ArcGIS y los modelos de aprendizaje profundo personalizados pueden tener argumentos adicionales que son compatibles con las herramientas.
| Argumento | Tipo de inferencia | Valores válidos |
|---|---|---|
| batch_size | Clasificar objetos Clasificar píxeles Detectar cambios Detectar objetos | Valores enteros mayores que 0; suele ser un entero que es una potencia de 2. |
| dirección | Clasificar píxeles | Las opciones disponibles son AtoB y BtoA. El argumento solo está disponible para la arquitectura CycleGAN. |
| exclude_pad_detections | Detectar objetos | true o false. El argumento está disponible para SSD, RetinaNet, YOLOv3, DETReg, MMDetection y Faster RCNN solamente. |
| merge_policy | Clasificar píxeles Detectar objetos | Las opciones disponibles son mean, max y min. En el caso de la herramienta Clasificar píxeles con aprendizaje profundo, el argumento está disponible para las arquitecturas Multi Task Road Extractor y ConnectNet. Si IsEdgeDetection está presente en el archivo del modelo .emd, BDCN Edge Detector, HED Edge Detector y MMSegmentation también son arquitecturas disponibles. En el caso de la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo, el argumento solo está disponible para MaskRCNN. |
n_timestep | Clasificar píxeles | Valor entero mayor que 0. El valor predeterminado es 200. El argumento está disponible para modelos de súperresolución con base SR3. |
| nms_overlap | Detectar objetos | Valor de punto flotante de 0,0 a 1,0. El valor predeterminado es 0,1. |
output_classified_raster | Detectar objetos | Nombre y ruta del archivo del raster clasificado de salida. El argumento solo está disponible para MaXDeepLab. |
relleno | Clasificar píxeles Detectar cambios Detectar objetos | Valores enteros mayores que 0 y menores que la mitad del valor de tamaño de tesela. |
| predict_background | Clasificar píxeles | true o false. El argumento está disponible para UNET, PSPNET, DeepLab y MMSegmentation. |
return_probability_raster | Clasificar píxeles | true o false. Si ArcGISLearnVersion pertenece a la versión 1.8.4 u otra posterior en el archivo .emd del modelo, las arquitecturas Multi Task Road Extractor y ConnectNet están disponibles. Si ArcGISLearnVersion pertenece a la versión 1.8.4 u otra posterior yIsEdgeDetection está presente en el archivo .emd del modelo, las arquitecturas BDCN Edge Detector, HED Edge Detector y MMSegmentation también están disponibles. |
sampling_type | Clasificar píxeles | ddim y ddpm. El valor predeterminado es ddim. El argumento está disponible para modelos de súperresolución con base SR3. |
programar | Clasificar píxeles | linear, warmup10, warmup50, const, jsd o cosine. El valor predeterminado se establece en el mismo valor que el modelo en el que se entrenó. El argumento está disponible para modelos de súperresolución con base SR3. |
| score_threshold | Clasificar objetos | 0 a 1,0. |
| test_time_augmentation | Clasificar objetos Clasificar píxeles | true o false. |
| umbral | Clasificar píxeles Detectar objetos | 0 a 1,0. En el caso de la herramienta Clasificar píxeles con aprendizaje profundo, si ArcGISLearnVersion pertenece a la versión 1.8.4 u otra posterior en el archivo .emd del modelo, las arquitecturas MultiTaskRoadExtractor y ConnectNet están disponibles. Si ArcGISLearnVersion pertenece a la versión 1.8.4 u otra posterior yIsEdgeDetection está presente en el archivo .emd del modelo, las arquitecturas BDCNEdgeDetector, HEDEdgeDetector y MMSegmentation también están disponibles. En el caso de la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo, el argumento está disponible para todas las arquitecturas de modelos. |
| simplificación | Clasificar píxeles | true o false. Si IsEdgeDetection está presente en el archivo .emd del modelo, BDCNEdgeDetector, HEDEdgeDetector y MMSegmentation son arquitecturas disponibles. |
| tile_size | Clasificar píxeles Detectar objetos | Valores enteros mayores que 0 y menores que el tamaño de la imagen. En el caso de la herramienta Clasificar píxeles mediante aprendizaje profundo, el argumento solo está disponible para la arquitectura CycleGAN. En el caso de la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo, el argumento solo está disponible para MaskRCNN. |