ArcGIS Pro permite utilizar métodos de detección de objetos estadísticos o de aprendizaje automático para detectar entidades de las nubes de puntos.El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que se basa en varias capas de procesamiento no lineal para la identificación de entidades y el reconocimiento de los patrones descritos en un modelo. Puede integrar modelos de aprendizaje profundo con ArcGIS Pro para la detección y extracción de nubes de puntos.
El flujo de trabajo se representa en el siguiente diagrama.
| Paso | Descripción |
|---|---|
| El primer paso para usar el aprendizaje profundo con nubes de puntos para detectar objetos es preparar los datos de nube de puntos para el entrenamiento. |
| El segundo paso consiste en entrenar un modelo de aprendizaje profundo para detectar objetos. |
| El último paso consiste en utilizar el modelo entrenado para detectar objetos a partir de una nube de puntos. |
Preparar datos de nube de puntos
La herramienta Preparar datos de entrenamiento de detección de objetos de nube de puntos genera datos para entrenamiento y validación. Este es el primer paso en la detección de objetos a partir de nubes de puntos. No es necesario clasificar los puntos que representan los objetos para utilizarlos en el dataset de entrenamiento para la detección de objetos. Las entidades de entrada de entrenamiento y validación son cuadros de delimitación multiparte. Cada tipo de objeto presente en la nube de puntos debe estar contenido en un cuadro de delimitación multiparche. Los objetos no identificados en los datos de entrenamiento o validación harán que el modelo no pueda aprender eficazmente a identificar el objeto.
Entrenar datos de nubes de puntos para la detección de objetos
Utilice la herramienta de geoprocesamiento Entrenar modelo de detección de objetos de nube de puntos para entrenar un modelo de aprendizaje profundo para la detección de objetos. La herramienta utilizará los datos de entrenamiento introducidos para generar un modelo. Durante el proceso de entrenamiento se mostrarán varias estadísticas que le ayudarán a comprender la eficacia con la que el modelo detectará los objetos. Revise estos resultados antes de pasar a la etapa de detección.
Detectar objetos de nube de puntos
Utilice el modelo entrenado para ejecutar la herramienta Detectar objetos de nube de puntos con modelo de entrenamiento para detectar objetos específicos de una nube de puntos. La nube de puntos y el modelo de detección de objetos se utilizarán como entrada para la herramienta. Las entidades multiparche de salida que contendrán los cuadros de delimitación que rodean los objetos detectados a partir de la nube de puntos de entrada.
Primeros pasos con el aprendizaje profundo
Todas las herramientas de geoprocesamiento de aprendizaje profundo de ArcGIS Pro requieren que se instalen las bibliotecas de marcos de aprendizaje profundo compatibles.
Para obtener instrucciones sobre cómo instalar paquetes de aprendizaje profundo, consulte Instalador de bibliotecas de aprendizaje profundo para ArcGIS Pro.
Nota:
Cada versión de ArcGIS Pro requiere versiones específicas de bibliotecas de aprendizaje profundo. Al actualizar ArcGIS Pro, debe instalar las bibliotecas de aprendizaje profundo que corresponden a esa versión de ArcGIS Pro. Para ver la lista de bibliotecas requeridas en cada versión, consulte Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje profundo en ArcGIS Pro
.
Requisitos
- Bibliotecas de aprendizaje profundo enumeradas anteriormente.
- GPU: GPU NVIDIA con capacidad de cálculo CUDA (CC). En el Instalador de bibliotecas de aprendizaje profundo se enumeran las versiones obligatorias y recomendadas de CC.
- La RAM de GPU dedicada como mínimo es de 8 GB. Esto es más que un requisito mínimo para herramientas de aprendizaje profundo basadas en imágenes, ya que el procesamiento de nube de puntos requiere más memoria. Para obtener más información sobre los requisitos de GPU, consulte Preguntas frecuentes sobre aprendizaje profundo.
- Licencia de ArcGIS 3D Analyst extension.