在 ArcGIS Pro 中，可通过几种工具和功能实现深度学习。
模型训练
在使用深度学习模型识别图像中的要素或对象之前，必须先对其进行训练以识别这些对象。训练深度学习模型涉及的许多步骤与训练传统机器学习影像分类模型相同。您必须收集并提供训练样本和输入影像，然后训练模型，以使其学习识别这些要素或对象。
标注对象以供深度学习使用窗格用于收集和生成用于训练深度学习模型的标注数据集。您可以交互方式识别和标注图像中的对象，并将训练数据导出为训练模型所需的影像片、标注和统计数据。如果您具有已标注的矢量或栅格数据，可以使用导出训练数据进行深度学习地理处理工具生成下一步所需的训练数据。
训练深度学习模型工具使用导出的训练数据来训练深度学习模型。许多模型类型和参数可用于配置训练过程。
模型推断
模型推断是指使用经过训练的模型从图像中提取信息的过程。ArcGIS Pro 中用于模型推断的选项如下：
- 检测对象 - 在图像中的对象或要素周围生成边界框以标识其位置。使用使用深度学习检测对象工具。
- 分类对象 - 为图像中的要素生成标注以标识其类或类别。使用使用深度学习分类对象工具。
- 分类像素 - 生成分类栅格，其中每个像素都属于一个类或类别。使用使用深度学习分类像素工具。
探索性分析
对象检测探索性分析工具使用经过训练的深度学习模型来识别当前地图或场景中显示的对象。每个标识的要素都由一个点要素以及在地图坐标系中的位置、详细描述对象方向和范围的属性及其置信度值表示。该工具可以与任何经过训练的 Faster R-CNN 模型配合使用，专门用于按需检测活动视图中的对象。
查看结果
使用深度学习模型后，您需要审查结果并评估模型的准确性。
使用属性窗格，通过基于对象的推断审查结果（使用深度学习分类对象工具或 使用深度学习检测对象工具）。您也可以使用计算对象检测的精度工具生成表格和报表以进行精度评估。