Classify Pixels Using Deep Learning (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Disponible avec une licence Image Analyst.

Synthèse

Exécute un modèle d’apprentissage profond entraîné sur un raster en entrée afin de générer un raster classé, une étiquette de classe étant attribuée à chaque pixel valide.

Cet outil nécessite un fichier de définition de modèle contenant des informations de modèle entraîné. Le modèle peut être entraîné avec l’outil Préparer le modèle d’apprentissage profond ou par un logiciel d’entraînement tiers tel que TensorFlow, PyTorch ou Keras. Le fichier de définition de modèle peut être un fichier JSON de définition de modèle Esri (.emd) ou un paquetage de modèle d’apprentissage profond. Il doit contenir le chemin d’accès à la fonction raster Python à appeler pour traiter chaque objet, ainsi que le chemin d’accès au fichier de modèle d’apprentissage profond binaire entraîné.

Utilisation

Vous devez installer l’API Python de structure d’apprentissage profond qui convient (telle que TensorFlow ou PyTorch) dans l’environnement ArcGIS Pro Python. Si vous ne le faites pas, une erreur se produit lorsque vous ajoutez le fichier de définition du modèle Esri à l’outil. Procurez-vous les informations de structure appropriées auprès de l’auteur du fichier de définition du modèle Esri.
Pour configurer votre machine afin d’utiliser des structures d’apprentissage profond dans ArcGIS Pro, consultez la rubrique Installer les structures d’apprentissage profond pour ArcGIS.
Cet outil appelle une API Python d’apprentissage profond tierce (telle que TensorFlow, PyTorch ou Keras) et utilise la fonction raster Python spécifiée pour traiter chaque objet.
Des exemples de cas d’utilisation pour cet outil sont disponibles sur la page GitHub de la fonction raster Python d'Esri dans . Vous pouvez également écrire des modules Python personnalisés en suivant les exemples et les instructions du référentiel GitHub.
Le paramètre Définition du modèle Esri peut être un fichier JSON de définition de modèle Esri (.emd), une chaîne JSON ou un paquetage de modèle d’apprentissage profond (.dlpk). Une chaîne JSON est utile lorsque cet outil est utilisé sur le serveur de manière à pouvoir coller la chaîne JSON au lieu de télécharger le fichier .emd. Le fichier .dlpk doit être stocké localement.
Pour plus d’informations sur l’apprentissage profond, reportez-vous à la rubrique Apprentissage profond dans ArcGIS Pro.

The following code sample uses the Esri model definition file (.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]
         }
    ]
}

Pour en savoir plus sur les exigences relatives à l’exécution de cet outil, ainsi que sur les problèmes que vous pouvez rencontrer, consultez les rubriques FAQ Apprentissage profond. .

Paramètres

Étiquette	Explication	Type de données
Raster en entrée	Jeu de données raster en entrée à classer. L’entrée peut être un raster ou plusieurs rasters d’un jeu de données mosaïque, un service d’imagerie ou un dossier d’images.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; MapServer; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder
Model Definition	Le paramètre Définition du modèle Esri peut être un fichier JSON de définition de modèle Esri (.emd), une chaîne JSON ou un paquetage de modèle d’apprentissage profond (.dlpk). Une chaîne JSON est utile lorsque cet outil est utilisé sur le serveur de manière à pouvoir coller la chaîne JSON au lieu de télécharger le fichier .emd. Le fichier .dlpk doit être stocké localement. Il contient le chemin d’accès au fichier du modèle binaire d’apprentissage profond, le chemin d’accès à la fonction raster Python à utiliser et d’autres paramètres, tels que le remplissage ou la taille de préférence des tuiles.	File; String
Arguments (Facultatif)	Les arguments de la fonction sont définis dans la classe de fonction raster Python. C’est là que vous répertoriez les paramètres d’apprentissage profond supplémentaires et les arguments des expériences et améliorations, tels qu’un seuil de confiance pour l’ajustement de la sensibilité. Les noms des arguments sont alimentés lors de la lecture du module Python.	Value Table
Processing Mode (Mode de traitement)	Spécifie comment tous les éléments raster figurant dans un jeu de données mosaïque ou un service d’imagerie seront traités. Ce paramètre est appliqué lorsqu’un raster en entrée est un jeu de données mosaïque ou service d’imagerie. Process as mosaicked image (Traiter en tant qu’image mosaïquée)—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront mosaïqués ensemble, puis traités. Il s’agit de l’option par défaut. Process all raster items separately (Traiter tous les éléments raster séparément)—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront traités en tant qu’images séparées.	String
Output Folder (Facultatif)	The folder where the output classified rasters will be stored. A mosaic dataset will be generated using the classified rasters in this folder. This parameter is required when the input raster is a folder of images or a mosaic dataset in which all items are to be processed separately. The default is a folder in your project folder.	Folder

Valeur renvoyée

Étiquette	Explication	Type de données
Output Classified Raster	The name of the classified raster or the mosaic dataset containing the classified rasters.	Raster

ClassifyPixelsUsingDeepLearning(in_raster, in_model_definition, {arguments}, processing_mode, {out_classified_folder})

Nom	Explication	Type de données
in_raster	Jeu de données raster en entrée à classer. L’entrée peut être un raster ou plusieurs rasters d’un jeu de données mosaïque, un service d’imagerie ou un dossier d’images.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; MapServer; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder
in_model_definition	La valeur du paramètre in_model_definition peut être un fichier JSON de définition de modèle Esri (.emd), une chaîne JSON ou encore un paquetage de modèle d’apprentissage profond (.dlpk). Une chaîne JSON est utile lorsque cet outil est utilisé sur le serveur de manière à pouvoir coller la chaîne JSON au lieu de télécharger le fichier .emd. Le fichier .dlpk doit être stocké localement. Il contient le chemin d’accès au fichier du modèle binaire d’apprentissage profond, le chemin d’accès à la fonction raster Python à utiliser et d’autres paramètres, tels que le remplissage ou la taille de préférence des tuiles.	File; String
arguments [arguments,...] (Facultatif)	Les arguments de la fonction sont définis dans la classe de fonction raster Python. C’est là que vous répertoriez les paramètres d’apprentissage profond supplémentaires et les arguments des expériences et améliorations, tels qu’un seuil de confiance pour l’ajustement de la sensibilité. Les noms des arguments sont alimentés lors de la lecture du module Python.	Value Table
processing_mode	Spécifie comment tous les éléments raster figurant dans un jeu de données mosaïque ou un service d’imagerie seront traités. Ce paramètre est appliqué lorsqu’un raster en entrée est un jeu de données mosaïque ou service d’imagerie. PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront mosaïqués ensemble, puis traités. Il s’agit de l’option par défaut. PROCESS_ITEMS_SEPARATELY—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront traités en tant qu’images séparées.	String
out_classified_folder (Facultatif)	The folder where the output classified rasters will be stored. A mosaic dataset will be generated using the classified rasters in this folder. This parameter is required when the input raster is a folder of images or a mosaic dataset in which all items are to be processed separately. The default is a folder in your project folder.	Folder

Valeur renvoyée

Nom	Explication	Type de données
out_classified_raster	The name of the classified raster or the mosaic dataset containing the classified rasters.	Raster

Exemple de code

ClassifyPixelsUsingDeepLearning example 1 (Python window)

This example classifies a raster based on a custom pixel classification using the ClassifyPixelsUsingDeepLearning tool.

# 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")

ClassifyPixelsUsingDeepLearning example 2 (stand-alone script)

This example classifies a raster based on a custom pixel classification using the ClassifyPixelsUsingDeepLearning tool.

# 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")

Environnements

Taille de cellule, Espace de travail courant, Étendue, Transformations géographiques, ID du processeur graphique, Système de coordonnées en sortie, Facteur de traitement parallèle, Type de processeur, Espace de travail temporaire, Raster de capture

Synthèse

Utilisation

Paramètres

Valeur renvoyée

Valeur renvoyée

Exemple de code

Environnements

Cas particuliers

Informations de licence

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