Disponible avec une licence Image Analyst.
Le tableau suivant présente les types de modèles de Deep Learning disponibles dans ArcGIS Pro. Chaque ligne indique les formats de métadonnées compatibles et la principale utilisation du type de modèle spécifique. Le cas échéant, des exemples sont inclus.
Type de modèle de Deep Learning | Métadonnées prises en charge | Tâche | Exemple |
---|---|---|---|
Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | ||
Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels (détection des changements) | ||
ConnectNet | Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | |
Tuiles exportées CycleGAN | Conversion d’image (images non appariées) | ||
Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | ||
Imagenet | Suivi d’objets | ||
DETReg | PASCAL_VOC_rectangles | Détection d’objets | |
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | Détection d’objets | ||
Tuiles étiquetées Imagenet Tuiles multi-étiquetées | Détection d’objets | ||
Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | ||
Sous-titrage d’images | Sous-titrage d’images | ||
Masques RCNN | Détection d’objets (segmentation d’instances) | ||
MMDetection | PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | Détection d’objets | |
MMSegmentation | Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | |
Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | ||
MaX-DeepLab | Segmentation panoptique | Segmentation panoptique | |
Tuiles exportées | Conversion d’image (images appariées) | ||
Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | ||
MaskRCNN | Classification des pixels | ||
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | Détection d’objets | ||
SAMLoRA | Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | |
Masques RCNN | Suivi d’objet | ||
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | Détection d’objets | ||
Super-résolution | Conversion d’image (images appariées) | ||
Classified tiles (Tuiles classées) | Classification des pixels | ||
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | Détection d’objets |
Remarque :
Certains exemples qui utilisent le notebook Python pour l’entraînement peuvent être réalisés à l’aide de l’outil Entraîner le modèle de Deep Learning.
Tâches et outils de Deep Learning
Tâche | Outil |
---|---|
Détection de changement | Détecter les changements à l’aide d’algorithmes de Deep Learning |
Conversion d’image (images appariées et non appariées) | |
Classification des objets | |
Détection d’objets | |
Détection d’objets (segmentation d’instances) | Détecter des objets à l’aide du Deep Learning |
Suivi d’objet | |
Classification des pixels | Classer des pixels à l’aide du Deep Learning |
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