Skip to main content

Ресурсы данных модели глубокого обучения

Доступно с лицензией Image Analyst.

Данные обучения глубокого обучения, созданные в ArcGIS Pro, с помощью инструмента Экспорт обучающих данных, обычно содержат следующие папки и файлы:

  • Папка изображений — содержит фрагменты изображений, извлеченные из исходных изображений и экспортированные с помощью инструмента Экспорт обучающих данных.

  • Папка меток — содержит соответствующую метку для каждого фрагмента изображения. Метки указывают на конкретные объекты, присутствующие на фрагменте изображения, например, здания, дороги или деревья.

  • Файл esri_accumulated_stats.json — содержит статистическую информацию об обучающих данных.

  • Файл esri_model_definition.emd — файл определения модели Esri (.emd) содержит информацию об экспортированных обучающих данных.

  • Файл map.txt — содержит список соответствующих фрагментов изображений и их меток, чтобы гарантировать, что модель глубокого обучения может точно связать каждое изображение с его правильной меткой во время обучения.

  • Файл stats.txt — содержит статистическую информацию об обучающих данных. Обычно он включает в себя такие сведения, как изображения, объекты, объекты каждого изображения, классы и статистику по классам.

Структура папок обучающих данных

Файл накопленной статистики Esri

Файл esri_accumulated_stats.json — содержит статистическую информацию об экспортированных обучающих данных. Эта информация имеет следующие ключевые параметры:

  • Version — номер версии файла.

  • NumBands — общее количество спектральных каналов во входных изображениях.

  • TileSizeX — размер по X фрагментов изображений.

  • TileSizeY — размер по Y фрагментов изображений.

  • NumClasses — общее количество категорий или классов объектов.

  • NumTiles — общее количество фрагментов изображения.

  • OutputFeatures — указывает, будет ли модель настроена на вывод объектов или пикселей. Если параметр установлен на true, выходными данными будут объекты. Если параметр установлен на false, выходными данными будут пикселы.

  • MetaDataMode — формат метаданных, используемый для меток. Например, для задачи обнаружения объекта тип может быть PASCAL_VOC_rectangles или KITTI_rectangles. Список доступных форматов см. в параметре Формат метаданных инструмента Экспорт обучающих данных для глубокого обучения.

  • MinCellSize — минимальный размер пикселя входного растра и информация о пространственной привязке.

  • MaxCellSize — максимальный размер пикселя входного растра и информация о пространственной привязке.

  • Classes — список классов, включая их значение, имя и цвет.

  • FeatureStats — статистика объектов.

    • NumImagesTotal — общее количество фрагментов изображения.

    • NumFeaturesTotal — общее количество объектов.

    • NumImagesPerClass — количество изображений на класс.

    • NumFeaturesPerClass — количество объектов на класс.

    • NumFeaturesPerImage — статистическая информация о распределении объектов на изображении, такая как минимум, максимум, среднее значение, сумма и количество.

    • FeatureAreaPerClass — статистическая информация о размере объектов класса, такая как минимум, максимум, среднее значение, сумма и количество.

  • InputRastersProps — информация о входном растре, такая как количество растров, имя сенсора и имена каналов.

    • RasterCount — количество каналов входного растра.

    • SensorName — имя сенсора входного растра.

    • BandNames — имена каналов входного растра.

  • BandStatsState — статистическая информация о каждом канале входного изображения, такая как минимум, максимум, среднее значение и стандартное отклонение.

Этот файл предназначен в первую очередь для внутреннего использования. Не рекомендовано редактировать этот файл вручную, это может привести к неожиданным результатам.

Файл определения модели Esri

Файл определения модели Esri (.emd) содержит информацию об экспортированных обучающих данных. Эта информация имеет следующие ключевые параметры:

  • ImageHeight — размер по высоте фрагментов изображений.

  • ImageWidth — размер по ширине фрагментов изображений.

  • MetaDataMode — формат метаданных, используемый для меток. Например, для задачи выявления объектов тип может быть PASCAL_VOC_rectangles или KITTI_rectangles. Список доступных форматов см. в параметре Формат метаданных инструмента Экспорт обучающих данных для глубокого обучения.

  • BlackenAroundFeature — определяет, где затемнять пикселы вокруг каждого объекта или элемента в каждом фрагменте изображения. Возможные значения — true или false.

  • IsMultidimensional — указывает, являются ли входные данные многомерными или учитывающими время. Возможные значения — true или false.

  • CropTileMode — определяет, обрезаются ли экспортированные листы так, чтобы они все стали одинакового размера.

    • Fixed size — экспортированные листы одинакового размера и будут центрированы на объектах. Используется по умолчанию.

    • Bounding box — экспортированные листы обрезаны таким образом, чтобы ограничивающая геометрия окружала только объект внутри листа.

  • MinCellSize — минимальный размер пикселя входного растра и информация о пространственной привязке.

  • MaxCellSize — максимальный размер пикселя входного растра и информация о пространственной привязке.

  • ImageSpaceUsed — тип системы привязки, используемый для создания обучающих данных. Возможные опции: MAP_SPACE или PIXEL_SPACE.

  • Classes — общее количество различных категорий или классов объектов. Каждый класс содержит следующую информацию:

    • Value — уникальный числовой идентификатор класса.

    • Name — имя класса.

    • Color — цветовой код, используемый для визуализации класса в выходных данных.

  • InputRastersProps — информация о входном растре, такая как количество растров, имя сенсора и имена каналов.

    • RasterCount — количество каналов входного растра.

    • SensorName — имя сенсора входного растра.

    • BandNames — имена каналов входного растра.

  • AllTilesStats — статистическая информация о каждом фрагменте изображения, такая как минимум, максимум, среднее значение и стандартное отклонение.

Более старые файлы esri_model_definition.emd могут включать дополнительные необязательные параметры, такие как Framework, ModelConfiguration, ModelType, ModelFile, Description, ExtractBands, DataRange, ModelPadding, BatchSize, PerProcessGPUMemoryFraction или WellKnownBandNames.

Текстовый файл карты

Файл map.txt — содержит список соответствующих фрагментов изображений и их меток, чтобы гарантировать, что модель глубокого обучения может точно связать каждое изображение с его правильной меткой во время обучения.

Пример файла map.txt

Файл статистики

Файл stats.txt — содержит статистическую информацию об обучающих данных. Обычно он включает в себя такие сведения, как изображения, объекты, объекты каждого изображения, классы и статистику по классам:

  • images — информация о фрагментах изображений, такая как общее количество фрагментов изображения, количество каналов и информация о размерах.

  • features — общее количество объектов на изображении.

  • features per image — статистическая информация о распределении объектов на изображении, минимальные, средние и максимальные значения.

  • classes — общее количество различных категорий или классов объектов.

  • Статистика по классам — информация для каждого класса, такая как имя класса, значение класса, количество изображений, количество объектов, минимальный размер, средний размер и максимальный размер объектов, принадлежащих этому классу.

Пример файла stats.txt