An overview of the Deep Learning toolset

Доступно с лицензией Image Analyst.

The Deep Learning toolset contains tools to detect specific features in an image or to classify pixels in a raster dataset.

Deep learning is a type of machine learning artificial intelligence that detects features in imagery using multiple layers in neural networks where each layer is capable of extracting one or more unique features in the image. The tools in the Deep Learning toolset take advantage of GPU processing to perform analysis in a timely manner.

These ArcGIS Pro tools consume the models that have been trained to detect specific features in third-party deep learning frameworks—such as TensorFlow, CNTK, and PyTorch—and output features or class maps.

The following table lists the available deep learning tools and provides a brief description of each:

ToolDescription

Classify Objects Using Deep Learning

Запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре и дополнительном классе пространственных объектов для создания класса объектов или таблицы, где у каждого входного объекта имеется назначенный класс или надпись категории.

Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий обученную информацию о модели. Модели могут быть обучены с помощью инструмента Тренировать модель глубокого обучения или с помощью сторонних программных средств обучения, таких как TensorFlow, PyTorch или Keras. Файл определения модели может быть файлом JSON определения модели Esri (.emd) или пакетом модели глубокого обучения, и он должен содержать путь к растровой функции Python, вызываемой для обработки каждого объекта, и путь к обученному двоичному файлу модели глубокого обучения.

Classify Pixels Using Deep Learning

Запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре для создания классифицированного растра, где каждому пикселу назначается класс надписей.

Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий обученную информацию о модели. Модели могут быть обучены с помощью инструмента Тренировать модель глубокого обучения или с помощью сторонних программных средств обучения, таких как TensorFlow, PyTorch или Keras. Файл определения модели может быть файлом JSON определения модели Esri (.emd) или пакетом модели глубокого обучения, и он должен содержать путь к растровой функции Python, вызываемой для обработки каждого объекта, и путь к обученному двоичному файлу модели глубокого обучения.

Detect Objects Using Deep Learning

Запускает обученную модель глубокого обучения для входного растра для построения класса с найденными пространственными объектами. Объекты могут быть ограничивающими рамками или полигонами вокруг найденных объектов или точками в центрах объектов.

Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий обученную информацию о модели. Модели могут быть обучены с помощью инструмента Тренировать модель глубокого обучения или с помощью сторонних программных средств обучения, таких как TensorFlow, PyTorch или Keras. Файл определения модели может быть файлом JSON определения модели Esri (.emd) или пакетом модели глубокого обучения, и он должен содержать путь к растровой функции Python, вызываемой для обработки каждого объекта, и путь к обученному двоичному файлу модели глубокого обучения.

Export Training Data For Deep Learning

Конвертирует надписанные векторные или растровые данные в наборы данных глубокого обучения с использованием спутникового изображения. Инструмент создает папку чипов изображений и папку файлов метаданных в определенном формате.

Non Maximum Suppression

Identifies duplicate features from the output of the Detect Objects Using Deep Learning tool as a postprocessing step and creates a new output with no duplicate features. The Detect Objects Using Deep Learning tool can return more than one bounding box or polygon for the same object, especially as a tiling side effect. If two features overlap more than a given maximum ratio, the feature with the lower confidence value will be removed.

Train Deep Learning Model

Тренирует модель глубокого обучения с использованием результатов работы инструмента Экспорт обучающих данных для глубокого обучения.

Tools of the Deep Learning toolset

Связанные разделы