Глубокое обучение с использованием модуля ArcGIS Image Analyst

Доступно с лицензией Image Analyst.

С помощью расширения ArcGIS Image Analyst вы можете выполнять полные рабочие процессы глубокого обучения с изображениями в ArcGIS Pro. Воспользуйтесь инструментами геообработки для подготовки учебных данных изображений, обучения для обнаружения объектов, классификации пикселов или модели классификации объектов, а также получения и просмотра результатов.

Примечание:

В этом разделе описано глубокое обучение для рабочих процессов обработки изображений с помощью Image Analyst. Обзор всех возможностей глубокого обучения в ArcGIS Pro см. в разделе Глубокое обучение в ArcGIS Pro.

Рабочий процесс представлен на схеме ниже.

Шаг	Описание
	Создайте обучающие образцы на панели Отметить объекты для глубокого обучения и используйте инструмент Экспорт обучающих данных для глубокого обучения, чтобы преобразовать образцы в обучающие данные для глубокого обучения. Примечание: Инструмент Экспорт обучающих данных для глубокого обучения также поддерживается модулем Spatial Analyst.
	Используйте инструмент Тренировать модель глубокого обучения для обучения модели с помощью PyTorch или вне ArcGIS Pro с использованием поддерживаемой сторонней платформы глубокого обучения.
	Используйте обученную модель для запуска инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения, инструмента Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения или инструмент Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения, чтобы сгенерировать выходные данные. Изучите и проверьте результаты на панели атрибутов и вычислите точность с помощью инструмента Вычислить точность для выявления объектов.

Свойства и возможности

Инструменты глубокого обучения в ArcGIS Pro позволяют использовать больше, чем стандартные методы классификации машинного обучения.

• Используйте сверточные нейронные сети или модели глубокого обучения для обнаружения объектов, классификации объектов и классификации пикселов изображения.
• Интегрируйте внешние среды моделей глубокого обучения, включая Keras, TensorFlow и PyTorch.
• Используйте файл определения модели несколько раз для обнаружения изменений во времени или объектов в различных областях интереса.
• Создайте класс полигональных объектов, показывающий обнаруженные объекты, которые будут использоваться для дополнительного анализа или рабочих процессов.
• Воспользуйтесь преимуществами обработки графического процессора, а также использования ЦП для распределенной обработки.

Начало работы с глубоким обучением

Создание и экспорт обучающих выборок выполняется в ArcGIS Pro с помощью стандартных инструментов создания обучающих выборок. Модель глубокого обучения можно обучить с помощью платформы PyTorch инструментом Тренировать модель глубокого обучения либо обучить вне ArcGIS Pro с использованием другой среды глубокого обучения. После обучения модели используйте файл определения модели Esri (.emd) для запуска инструментов геообработки с целью обнаружения или классификации объектов снимка.

Вам нужно установить пакеты Python среды глубокого обучения. В противном случае возникает ошибка при добавлении файла определения модели Esri в инструменты геообработки для глубокого обучения. Для получения информации об установке этих пакетов см. раздел Установка среды глубокого обучения для ArcGIS.

1. Создайте и экспортируйте обучающие выборки.
   1. Воспользуйтесь панелью Надписать объекты для глубокого обучения или Менеджер обучающих выборок, чтобы выбрать или создать схему классификации.
   2. Создайте обучающую выборку для категорий классов или интересующих объектов. Сохраните файл обучающей выборки.
   3. Запустите инструмент геообработки Экспорт обучающих данных для глубокого обучения, чтобы конвертировать исходные изображения и обучающую выборку в обучающие данные глубокого обучения. Исходные изображения могут быть сервисом изображений, набором данных мозаики, набором растровых данных или папкой растров. Результатом работы инструмента являются фрагменты изображений или образцы, содержащие учебные сайты, которые будут использоваться для обучения модели глубокого обучения. Дополнительные выходные данные этого инструмента – это файл шаблона .emd, который будет заполняться специалистом по данным.
2. Обучите модель глубокого обучения.
   1. Воспользуйтесь инструментом Тренировать модель глубокого обучения для тренировки модели глубокого обучения с помощью фрагментов изображения, созданных на предыдущем шаге.
3. Запустите инструменты геообработки логического вывода в ArcGIS Pro.
   1. Используйте инструменты растрового анализа Выявить объекты при помощи глубокого обучения, Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения и Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения для обработки ваших изображений. Если обученная модель содержит пользовательские растровые функции Python с такими дополнительными переменными, как заполнение или порог достоверности для точной настройки чувствительности, эти переменные отобразятся в диалоговом окне инструмента геообработки для ввода пользователем. Тип данных, например, string или numeric, задается в функции растра Python. В идеале дополнительные параметры вывода должны быть ограничены двумя.

      Значением параметра Определение модели Esri может быть JSON файл определения модели Esri (.emd) или строка JSON. Строка JSON полезна при использовании инструмента на сервере, чтобы вы могли вставить необходимую строку JSON, вместо загрузки файла .emd.

      The output of the Инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения - это класс объектов, отображающий обнаруженные моделью непространственные объекты. На выходе инструмента Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения получается классифицированный растр. Инструменту Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения в качестве входных наборов данных требуются класс объектов и изображения, а результатом является класс объектов, в котором каждый непространственный объект в каждом пространственном объекте помечен именем класса.

После использования модели глубокого обучения важно просмотреть результаты и оценить точность модели. Используйте панель Атрибуты для просмотра результатов из вашего объектно-ориентированного вывода (инструменты Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения и Выявить объекты при помощи глубокого обучения). Вы также можете использовать инструмент Вычислить точность для обнаружения объектов, чтобы создать таблицу и отчет по оценке точности.

Чтобы узнать об основах приложений глубокого обучения с компьютерным зрением, см. раздел Введение в глубокое обучение.

Информацию о требованиях к запуску этого инструментов геообработки и проблемах, с которыми вы можете столкнуться, см. в разделе Часто задаваемые вопросы по глубокому обучению.

Ресурсы для разработчиков

В дополнение к инструментам геообработки и рабочим процессам, доступным в ArcGIS Pro, вы также можете выполнять задачи глубокого обучения в скриптах и блокнотах. Если вы работаете в ArcGIS REST API, используйте задачи глубокого обучения, доступные в сервисе анализа растров. Эти задачи эквивалентны имеющимся инструментам геообработки, но при этом позволяют выполнять распределенную обработку в зависимости от вашей конфигурации обработки.

Если вы работаете в ArcGIS API for Python, существует множество дополнительных задач глубокого обучения, доступных в модуле arcgis.learn .