Просмотр меток и обучающих данных

Доступно с лицензией Image Analyst.

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Качество обучающих данных имеет важное значение при обучении модели глубокого обучения. ArcGIS Pro включает инструменты, которые позволяют пользователям просматривать, одобрять, отклонять и обновлять ваши метки или экспортированные данные обучения Эти инструменты могут выполнять как ручной визуальный обзор, так и автоматизированный обзор на основе количественных оценок.

Вкладка Метка

После того, как объекты отмечены, можно вручную выполнить проверку качества (QA) для выявления ошибок разметки. Вкладка Метка содержит инструменты для просмотра, одобрения, отклонения и редактирования меток. В процессе проверки качества участвуют два типа пользователей:

• Рецензенты — эти рецензенты могут только одобрять или отклонять метки.
• Редакторы — эти редакторы могут одобрять, отклонять и редактировать метки.

Инструменты на вкладке Метка могут использоваться как рецензентами, так и редакторами, и они описаны в следующей таблице:

Инструмент	Описание
Загрузить обучающую выборку	Открыть существующий класс объектов обучающих выборок для просмотра.
Сохранить	Сохранить изменения в текущий класс пространственных объектов.
Сохранить как	Сохранить изменения как новый класс пространственных объектов.
Одобрить	Одобрить выбранные метки.
Отклонить	Отклонить выбранные метки.
Удалить	Удалить выбранные метки.
Редактировать	Редактировать форму выбранной обучающей выборки.

Нижняя часть панели отображает все записи в классе объектов меток, показанные в виде таблицы. Каждая метка содержит имя класса, текущий статус и любые проблемы, о которых могло быть сообщено, в следующем виде:

• Имя класса — перечисляет каждую метку по имени ее класса. Каждое имя класса может быть изменено, и могут быть добавлены новые имена классов.
• Статус — показывает текущий статус меток в процессе проверки. По умолчанию статус всех меток установлен на Ожидает. Рецензент может изменить статус на Одобрено или Отклонено.
• Проблема — перечисляет причину, по которой метка была отклонена в процессе проверки. Когда метка отклоняется, рецензент выбирает причину, по которой метка была отклонена. Варианты: Неправильная метка и Плохая форма.

Примечание:

Когда в таблице выбирается одна или несколько строк, карта масштабируется до метки, чтобы ее было легче просматривать. Это особенно полезно, когда для проверки выбрано несколько меток.

Вкладка Данные

После того, как объекты отмечены, и экспорта обучающих данных можно выполнить проверку качества. Вкладка Данные предоставляет инструменты для быстрой визуальной проверки ошибок в метках и экспортируемых фрагментах изображений. Галерея отображает имя класса и ограничивающий прямоугольник для каждого фрагмента изображения. На этом этапе рецензенты оценивают качество экспортированных обучающих данных, чтобы убедиться, что они соответствуют потребностям проекта. К некоторым из проблем, которые могут возникнуть, относятся слишком большие или слишком маленькие фрагменты изображения, отсутствие меток, неполные метки или отсутствие перекрытия. Когда образец фрагмента изображения выбран, он отображается в полном размере в окне Предварительный просмотр ниже галереи.

Примечание:

В настоящее время вкладка Данные поддерживает только данные обучения, полученные при выявлении объектов.

Инструменты на вкладке Данные описаны в следующей таблице:

Инструмент	Описание
Загрузить обучающие данные	Загрузить обучающие данные из папки.
Класс	Выбрать класс для фильтрации обучающих данных.
Элементы управления воспроизведением	Элементы управления навигацией и воспроизведением позволяют перемещаться по экспортируемым фрагментам изображений вместе с соответствующими метками. В галерее отображается только 20 фрагментов изображений за раз, но инструменты навигации управляют тем, какие фрагменты изображений просматривать. Кнопка Воспроизвести отображает все фрагменты изображений в последовательности. Кнопка Пауза приостанавливает воспроизведение. Ниспадающий список Скорость управляют скоростью воспроизведения. Доступные варианты скорости: 0.5x, 1x, 2x и 3x. Для ручной проверки используйте кнопки Первый , Предыдущий , Следующий или Последний , чтобы перейти к набору изображений в списке.
Перейти к	Перейти к определенному изображению. Укажите номер изображения в текстовом окне и щелкните кнопку Перейти к.

Вкладка Автоматический просмотр

В случае больших наборов данных проверка вручную может занять много времени и оказаться неэффективной. Инструменты на вкладке Автоматический просмотр можно использовать для быстрой оценки качества меток путем сравнения их с небольшими фрагментами истинно точных данных.

Выявление меток объектов

Вкладка Автоматический просмотр автоматически оценивает метки выявления объектов, используя истинно точные данные. Для оценки качества данных инструмент создает набор показателей точности, включая Общие объекты в контексте (COCO), Среднюю точность (mAP) и Кривую точности x. Используя соотношение Пересечение по Объединению (IoU), он идентифицирует и подсчитывает истинные и ложные положительные и отрицательные результаты, выводя подробный отчет со всеми ключевыми показателями, необходимыми для оценки набора данных.

В следующей таблице приведены параметры, связанные с вкладкой Автоматический просмотр для выявления объектов:

Параметр	Описание
Метки	Класс полигональных объектов, содержащий объекты, определенные инструментом Выявить объекты при помощи глубокого обучения.
Истинно точные объекты (наземный контроль)	Класс полигональных объектов, содержащий истинно точные данные.
Выходная таблица Точность	Выходная таблица точности.
Выходной отчет Точность	Название выходного отчета о точности. Отчет - это документ PDF, содержащий показатели и диаграммы точности.
Выявленное поле значений класса	Поле в классе выявленных объектов, которое содержит значения классов или имена классов. Если имя поля не предоставлено, будет использоваться поле Classvalue или Value. Если эти поля отсутствуют, все записи будут считаться принадлежащими одному классу. Значения или имена классов должны точно совпадать со значениями в базовом классе объектов данных поверхности.
Поле значений класса Истинно точные объекты	Поле в классе истинно точных объектов, которое содержит значения классов. Если имя поля не предоставлено, будет использоваться поле Classvalue или Value. Если эти поля отсутствуют, все записи будут считаться принадлежащими одному классу. Значения или имена классов должны точно совпадать со значениями в классе выявленных объектов.
Минимальное пересечение по объединению (IoU)	Коэффициент IoU используется для оценки точности модели выявления объектов. Числитель - это область пересечения прогнозируемого ограничивающего прямоугольника и ограничивающего прямоугольника базовых данных поверхности. Знаменатель - это область объединения или область, охватываемая обоими ограничивающими прямоугольниками. Диапазон значений IoU – от 0 до 1.
Объекты маски	Полигональный класс объектов, который обозначает области, где будет вычисляться точность. Только объекты, которые пересекают маску, будут участвовать в вычислениях.

Метки классификации пикселов

Вкладка Автоматический просмотр автоматически оценивает метки классификации пикселов, используя истинно точные данные. Инструмент вычисляет матрицу неточностей, основанную на ошибках пропуска и невыполнения, а также оценку IoU. Точность вычисляется между метками и истинно точными данными; метки могут быть либо классом объектов, либо растровым слоем.

В следующей таблице приведены параметры, связанные с вкладкой Автоматический просмотр для классификации пикселов:

Параметр	Описание
Метки	Входной классифицированный растр.
Данные наземного контроля	Входное изображение для классификации или другие исходные тематические ГИС-данные. Входные данные могут быть растром или классом объектов. Обычно данные представлены классифицированным изображением одного диапазона целочисленного типа данных. Если в качестве входных данных применяются полигоны, используются только те, что не относятся к обучающей выборке. Можно работать также с ГИС-данными почвенно-растительного покрова из шейп-файла или класса пространственных объектов.
Выходная матрица несоответствий	Имя выходного файла матрицы несоответствий в табличном формате. Формат таблицы определяется выходным местоположением и путем к ней. По умолчанию выходными данными будет таблица базы геоданных. Если этот путь отсутствует в базе геоданных, укажите расширение .dbf, чтобы сохранить его в формате dBASE.
Количество случайных точек	Общее число произвольных точек, которые будут сгенерированы. В зависимости от метода выборки и числа классов действительное число может вырасти, но никогда не может уменьшиться. Число произвольно расположенных точек по умолчанию равно 500.
Стратегия выборки	Указывает используемую схему выборки. Стратифицированная случайная — в каждом классе будут созданы случайным образом распределенные точки, при этом количество точек в каждом классе пропорционально его относительной площади. Выровненная стратифицированная случайная — в каждом классе будут созданы случайным образом распределенные точки, при этом каждый класс содержит равное количество точек. Случайная — по всему изображению будут созданы случайным образом распределенные точки.
Минимальное расстояние точки	Минимальное расстояние между опорными точками