标注 | 说明 | 数据类型 |
输入训练数据 | 将用于训练模型的点云对象检测训练数据(*.pcotd 文件)。 | File |
输出模型位置 | 现有文件夹将存储包含深度学习模型的新目录。 | Folder |
输出模型名称 | 输出 Esri 模型定义文件的名称 (*.emd)、深度学习包 (*.dlpk) 以及将被创建以用于存储它们的目录名称。 | String |
预训练模型定义文件 (可选) | 将优化的预训练对象检测模型。 提供预训练的模型时,输入训练数据的属性和最大点数必须与生成此模型的训练数据所使用的相同。 | File |
架构 (可选) | 指定将用于训练模型的架构。
| String |
属性选择内容 (可选) | 指定训练模型时将与分类代码配合使用的点属性。 仅点云训练数据中存在的属性可用。 默认情况下,不包含其他属性。
| String |
每块最小点数 (可选) | 训练模型时,给定块中必须存在的最小点数。 默认值为 0。 | Long |
重新映射对象代码 (可选) | 定义在训练深度学习模型之前如何将目标代码重新映射到新值。
| Value Table |
感兴趣的对象代码 (可选) | 将用于过滤训练数据中的对象的对象代码。 当提供对象代码时,未包含的对象将被忽略。 | Long |
仅训练包含对象的块 (可选) | 指定是否仅使用包含对象的块或所有块(包括不包含对象的块)来训练模型。
| Boolean |
对象描述 (可选) | 训练数据中每个目标代码的描述。
| Value Table |
模型选择条件 (可选) | 指定将用于确定最终模型的统计基础。
| String |
最大轮数 (可选) | 每个数据块通过神经网络向前和向后传递的次数。 默认值为 25。 | Long |
学习率策略 (可选) | 指定在训练期间修改学习率的方式。
| String |
学习率 (可选) | 现有信息将被新信息覆盖的比率。 如果未提供任何值,则系统将在训练过程中从学习曲线中提取最佳学习率。 这是默认设置。 | Double |
批大小 (可选) | 在任何给定时间将要处理的训练数据块的数量。 默认值为 2。 | Long |
当模型不再改进时,停止训练 (可选) | 指定为模型选择标准参数指定的指标在连续 5 轮未记录任何改进后,模型训练是否将停止。
| Boolean |
架构设置 (可选) | 可以修改架构设置以改善训练结果。
| Value Table |
派生输出
标注 | 说明 | 数据类型 |
输出模型 | 生成的输出对象检测模型。 | File |
输出轮数统计数据 | 输出 ASCII 表,包含在训练过程中获得的纪元统计信息。 | Text File |