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 profundoMetadatos compatiblesTareaEjemplo

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

TareaHerramienta

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

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