Arquitecturas del modelo de aprendizaje profundo

Disponible con licencia de Image Analyst.

En la tabla siguiente se proporciona información general de los tipos de modelo de aprendizaje profundo que están disponibles en ArcGIS Pro. Cada fila proporciona formatos de metadatos compatibles y el uso principal del tipo de modelo específico. Se incluyen ejemplos cuando están disponibles.

Tipo de modelo de aprendizaje profundo	Metadatos compatibles	Tarea	Ejemplo
Detector de bordes BDCN	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extracción de parcelas de tierra
Cambiar detector	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles (detección de cambios)	Detectar cambios de edificio
ConnectNet	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
CycleGAN	Exportar teselas CycleGAN	Traducción de imágenes (imágenes sin emparejar)	Traducción de SAR a RGB
DeepLab	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
Deep Sort	Imagenet	Rastreador de objetos
DETReg	PASCAL_VOC_rectangles	Detección de objetos
Faster RCNN	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos
Clasificador de entidades	Teselas etiquetadas Imagenet Teselas multietiquetadas	Detección de objetos	Clasificación de entidades
Detector de bordes HED	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extracción de parcelas de tierra
Subtitulador de imágenes	Subtítulos de imágenes	Subtítulos de imágenes
Mask RCNN	Máscaras RCNN	Detección de objetos (segmentación de instancias)	Detección y clasificación de Caribou
MMDetection	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos
MMSegmentation	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
Extractor de carreteras de varias tareas	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extracción de carreteras automática
MaX-DeepLab	Segmentación panóptica	Segmentación panóptica
Pix2Pix	Exportar teselas	Traducción de imágenes (imágenes emparejadas)	Coloreo de imágenes históricas
PSPNet	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
PSETAE	MaskRCNN	Clasificación de píxeles
RetinaNet	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos	Detección de suministros y vegetación
SAMLoRA	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles
Siam Mask	Máscaras RCNN	Rastreo de objetos
SSD	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos	Detectar la salud de las palmeras
Superresolución	Superresolución	Traducción de imágenes (imágenes emparejadas)	Aumentar resolución de imagen
U-Net	Teselas clasificadas	Clasificación de píxeles	Extracción de huellas de edificios
YOLOv3	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	Detección de objetos

Nota:

Algunos de los ejemplos que utilizan el cuaderno de Python para formación pueden realizarse con la herramienta Entrenar modelo de aprendizaje profundo.

Herramientas y tareas de aprendizaje profundo

Tarea	Herramienta
Detección de cambio	Detectar cambio utilizando aprendizaje profundo
Traducción de imágenes (emparejadas y sin emparejar)	Clasificar píxeles con aprendizaje profundo
Clasificación de objetos	Clasificar objetos con aprendizaje profundo
Detección de objetos	Detectar objetos con aprendizaje profundo
Detección de objetos (segmentación de instancias)	Detectar objetos con aprendizaje profundo
Rastreo de objetos	Pestaña Rastreo de FMV
Clasificación de píxeles	Clasificar píxeles con aprendizaje profundo