Introduction au Deep Learning et à la classification des nuages de points

ArcGIS Pro permet d’utiliser des méthodes de classification statistiques ou de Machine Learning en vue de classer des nuages de points.Le Deep Learning (ou apprentissage profond) est un type de Machine Learning (ou apprentissage machine) qui repose sur plusieurs couches de traitement non linéaire pour l’identification d’entités et la reconnaissance des modèles décrites dans un modèle. Vous pouvez intégrer des modèles de Deep Learning dans ArcGIS Pro à des fins de classification de points.

Le processus est représenté par le diagramme ci-dessous.

Intervalle	Description
	Pour utiliser le Deep Learning avec des nuages de points, la première étape consiste à préparer les données du nuage de points pour l'entraînement. L'outil Préparer les données d’entraînement du nuage de points génère des données l'entraînement et la validation d'un réseau neuronal convolutif pour la classification du nuage de points.
	Utilisez l'outil Entraîner le modèle de classification du nuage de points pour entraîner un modèle de Deep Learning à la classification d'un nuage de points.
	Utilisez le modèle entraîné pour exécuter l'outil Classer le nuage de points à l’aide du modèle entraîné.

Prise en main de l’apprentissage profond

Tous les outils de géotraitement de Deep Learning dans ArcGIS Pro nécessitent l’installation préalable des bibliothèques de structure de Deep Learning prises en charge.

Pour savoir comment installer les paquetages de Deep Learning, consultez la page Deep Learning Libraries Installer pour ArcGIS Pro.

Remarque :

Chaque version de ArcGIS Pro requiert des versions spécifiques des bibliothèques de Deep Learning. Lorsque vous mettez à niveau ArcGIS Pro, vous devez installer les bibliothèques de Deep Learning qui correspondent à cette version de ArcGIS Pro. Pour obtenir la liste des bibliothèques requises à chaque version, consultez FAQ sur le Deep Learning dans ArcGIS Pro

Conditions requises

• Bibliothèques de Deep Learning répertoriées ci-dessus.
• GPU : GPU NVIDIA avec fonctionnalité de calcul CUDA. Les versions recommandées et requises de fonctionnalités de calcul sont répertoriées dans la rubrique Deep Learning Libraries Installer.
• La mémoire vive (RAM) de GPU minimale dédiée est de 8 Go. Cela est plus que le minimum requis pour les outils de Deep Learning basé sur des images car le traitement des nuages de point requiert plus de mémoire. Pour en savoir plus sur la GPU requise, consultez la FAQ sur le Deep Learning.
• Licence ArcGIS 3D Analyst extension.