Выявить изменения при помощи глубокого обучения (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Image Analyst.

Краткая информация

Запускает обученную модель глубокого обучения для выявления изменений между двумя растрами.

Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий обученную информацию о модели. 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.

Использование

Входными данными для этого инструмента являются два изображения: более раннее и более позднее. Результатом является классифицированный набор растровых данных, который показывает разницу между двумя входными растрами.
Необходимо установить соответствующую среду глубокого обучения Python API (например, TensorFlow или CNTK) в среду ArcGIS Pro Python; в противном случае при добавлении файла определения модели Esri в инструмент появится сообщение об ошибке. Получите соответствующую информацию о платформе от создателя файла определения модели Esri.
Чтобы настроить компьютер на работу в среде глубокого обучения в ArcGIS Pro, см. раздел Установка сред глубокого обучения для ArcGIS.
Этот инструмент вызывает сторонний API Python для глубокого обучения (такой, как TensorFlow, PyTorch или Keras) и использует указанную функцию растра Python для обработки каждого объекта.
Значением параметра Определение модели может быть файл JSON определения модели Esri (.emd), строка JSON или пакет модели глубокого обучения (.dlpk). Строка JSON полезна при использовании инструмента на сервере, чтобы вы могли вставить необходимую строку JSON, вместо загрузки файла .emd. Файл .dlpk должен быть сохранен локально.
Могут потребоваться дополнительные входные параметры, такие как размер mini-batch, размер заполнения и т.д.

Используйте пример ниже для файла JSON определения модели (.emd).

Пример файла JSON определения модели.


{
   "Framework": "",
   "ModelConfiguration":" ",
   "ModelFile":"",
   "InferenceFunction":"",
   "ModelType":"",
   "ImageHeight":256,
   "ImageWidth":256,
   "ExtractBands":[0,1,2],
   "CropSizeFixed": 1,
   "BlackenAroundFeature": 1,
      "Classes": [
      {
         "Value": 0,
            "Name": "Building",
            "Color": [255, 0, 0]
           	}
   ]
}

Увеличение размера пакета может повысить производительность инструмента, но по мере его увеличения используется все больше памяти. При появлении ошибки переполнения памяти задайте меньший размер пакета. Значение batch_size можно уточнить с помощью параметра Аргументы.
Размеры пакета указываются в квадратах целых чисел: 1, 4, 9, 16, 25, 64 и т.д. Если входное значение не является квадратом числа, будет использоваться максимальный квадрат целого числа. К примеру, если задано значение 6, размер пакета будет равен 4.
Этот инструмент поддерживает и использует несколько графических процессоров, если они имеются. Чтобы использовать определенный графический процессор, задайте параметр среды GPU ID. Если GPU ID не задан, инструмент использует все доступные графические процессоры. Эта опция используется по умолчанию.
Информацию о требованиях к запуску этого инструмента и проблемах, с которыми вы можете столкнуться, см. в разделе Часто задаваемые вопросы по глубокому обучению.
Дополнительную информацию о глубоком обучении см. в разделе Глубокое обучение в ArcGIS Pro.

Параметры

Подпись	Описание	Тип данных
Из растра	Входной растр до изменений.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
В растр	Входной растр после изменений.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
Выходной классифицированный растр	Выходной классифицированный растр с отображением изменений.	Raster Dataset
Определение модели	Значением параметра Определение модели может быть файл JSON определения модели Esri (.emd), строка JSON или пакет модели глубокого обучения (.dlpk). Строка JSON полезна при использовании инструмента на сервере, чтобы вы могли вставить необходимую строку JSON, вместо загрузки файла .emd. Файл .dlpk должен быть сохранен локально. Он содержит путь к бинарному файлу модели глубокого обучения, используемой функции растра Python и другим параметрам, таким как предпочитаемый размер листа или отступ.	File; String
Аргументы (Дополнительный)	Информация из параметра Определение модели будет использоваться для заполнения этого параметра. Эти аргументы меняются в зависимости от архитектуры модели. Ниже приведены поддерживаемые аргументы для моделей, обученных в ArcGIS. Предварительно обученные модели ArcGIS и пользовательские модели глубокого обучения могут иметь дополнительные аргументы, поддерживаемые инструментом. padding - Количество пикселов на границе листов изображений, из которых складываются прогнозные данные для смежных листов. Чтобы сгладить результат при уменьшении артефактов, увеличьте значение. Максимальное значение внутреннего отступа может составлять половину значения размера листа. Аргумент доступен для всех архитектур моделей. batch_size - Количество листов изображений, обработанных на каждом этапе построения модели. Оно зависит от объема памяти видеокарты. Аргумент доступен для всех архитектур моделей.	Value Table

DetectChangeUsingDeepLearning(from_raster, to_raster, out_classified_raster, in_model_definition, {arguments})

Имя	Описание	Тип данных
from_raster	Входной растр до изменений.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
to_raster	Входной растр после изменений.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
out_classified_raster	Выходной классифицированный растр с отображением изменений.	Raster Dataset
in_model_definition	Значением параметра in_model_definition может быть файл JSON определения модели Esri (.emd), строка JSON или пакет модели глубокого обучения (.dlpk). Строка JSON полезна при использовании инструмента на сервере, чтобы вы могли вставить необходимую строку JSON, вместо загрузки файла .emd. Файл .dlpk должен быть сохранен локально. Он содержит путь к бинарному файлу модели глубокого обучения, используемой функции растра Python и другим параметрам, таким как предпочитаемый размер листа или отступ.	File; String
arguments [arguments,...] (Дополнительный)	Информация из параметра in_model_definition будет использоваться для установки значений по умолчанию для этого параметра. Эти аргументы меняются в зависимости от архитектуры модели. Ниже приведены поддерживаемые аргументы для моделей, обученных в ArcGIS. Предварительно обученные модели ArcGIS и пользовательские модели глубокого обучения могут иметь дополнительные аргументы, поддерживаемые инструментом. padding - Количество пикселов на границе листов изображений, из которых складываются прогнозные данные для смежных листов. Чтобы сгладить результат при уменьшении артефактов, увеличьте значение. Максимальное значение внутреннего отступа может составлять половину значения размера листа. Аргумент доступен для всех архитектур моделей. batch_size - Количество листов изображений, обработанных на каждом этапе построения модели. Оно зависит от объема памяти видеокарты. Аргумент доступен для всех архитектур моделей.	Value Table

Пример кода

DetectChangeUsingDeepLearning, пример 1 (окно Python)

В этом примере запускается модель глубокого обучения для обнаружения изменений между двумя изображениями.

# Import system modules 
import arcpy 
from arcpy.ia import * 


# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")


DetectChangeUsingDeepLearning("c://detectchange//input_image1.tif", 
     "c://detectchange//input_image2.tif", "c://detectchange//output_difference.tif", 
     "c://detectchange/detectBuilding.emd", "padding 0;score_threshold 0.6;batch_size 4")

DetectChangeUsingDeepLearning, пример 2 (автономный скрипт)

В этом примере запускается модель глубокого обучения для обнаружения изменений между двумя изображениями.

# Import system modules 
import arcpy 
from arcpy.ia import * 

""" 
Usage: DetectObjectsUsingDeepLearning(from_raster, to_raster, out_classified_raster, 
    in_model_definition, {model_arguments}) 
"""

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Set local variable
from_raster = r"c:/detectchange/input_image1.tif"
to_raster = r"c:/detectchange/input_image2.tif"
out_classified_raster = r"c:/detectchange/output_difference.tif"
in_model_definition = r"c:/ detectchange/detectbuilding.emd"

# arcpy.env.processorType = "GPU"
# arcpy.env.gpuId = 0

# Execute
DetectChangeUsingDeepLearning(from_raster, to_raster, out_classified_raster, 
    in_model_definition, "padding 0;score_threshold 0.6;batch_size 4")

Параметры среды

Размер ячейки, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, GPU ID, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Тип процессора, Временная рабочая область

Информация о лицензиях

Basic: Обязательно Image Analyst
Standard: Обязательно Image Analyst
Advanced: Обязательно Image Analyst

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?