Skip to main content

Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения (Инструменты Image Analyst)

Краткая информация

Запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре и дополнительном классе пространственных объектов для создания класса объектов или таблицы, где у каждого входного объекта имеется метка назначенного класса или категории.

Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий обученную информацию о модели. Модели могут быть обучены с помощью инструмента Тренировать модель глубокого обучения или с помощью сторонних программных средств обучения, таких как PyTorch. 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

  • Необходимо установить соответствующую среду глубокого обучения Python API в среду Python ArcGIS Pro; в противном случае при добавлении файла определения модели Esri в инструмент появится сообщение об ошибке. Соответствующую информацию о нужной среде должен предоставить автор 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 Python API для глубокого обучения и использует указанную функцию растра Python для обработки каждого объекта.

  • Примеры использования этого инструмента доступны на странице растровой функции Esri Python GitHub. Вы также можете написать пользовательские модули Python, следуя примерам и инструкциям.

  • 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.

  • Свойство CropSizeFixed задает режим кадрирования растрового листа вокруг каждого объекта. Значение 1 означает использование фиксированного растрового листа, заданного свойствами ImageHeight и ImageWidth в файле .emd. Объект центрируется внутри листа фиксированного размера. Значение 0 означает использование переменного размера листов, где лист растра кадрируется с помощью минимального ограничивающего прямоугольника вокруг объекта.

  • Свойство BlackenAroundFeature определяет, будут ли маскироваться пикселы вне каждого объекта. Значение 0 определяет, что пикселы вне каждого объекта не будут маскироваться. Значение 1 определяет, что пикселы вне каждого объекта будут маскироваться.

  • Инструмент может обрабатывать входные изображения, которые находятся в пространстве карты или в пространстве пикселов. Изображения в пространстве карты находятся в системе координат карты. Изображения в пиксельном пространстве основаны на строках и столбцах без вращения и искажений. Система привязки может быть задана при формировании обучающих данных в инструменте Экспорт обучающих данных для глубокого обучения в параметре Система привязки. Если модель обучается в стороннем обучающем программном обеспечении, система привязки должна быть указана в файле .emd с помощью параметра ImageSpaceUsed, который можно установить как MAP_SPACE или PIXEL_SPACE.

  • Входной растр может быть одним растром, несколькими растрами или классом пространственных объектов с прикрепленными изображениями. Дополнительные сведения о вложениях см. в разделе Добавление и удаление вложений файлов.

  • Увеличение размера пакета может улучшить производительность инструмента, но при этом увеличение размера пакета приводит к расходованию большего объема памяти. При появлении ошибки переполнения памяти задайте меньший размер пакета. Значение batch_size можно настроить 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 указано значение 6, то устанавливается размер пакета равный 4.

  • Некоторые модели глубокого обучения поддерживают Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM). Метод Grad-CAM находит градиент наиболее доминирующего логита по отношению к последней карте активации в модели. Этот метод выделяет пикселы в изображении, влияние которых на классификацию изображения было наибольшим.

    Когда поддержка Grad-CAM установлена на true в определении модели, у каждого объекта в выходном классе объектов будет вложение, показывающее влияющие пикселы.

  • Этот инструмент поддерживает и использует несколько графических процессоров, если таковые доступны. Чтобы использовать определенный графический процессор, задайте параметр среды GPU ID. Если GPU ID не задан, инструмент использует все доступные графические процессоры. Используется по умолчанию.

  • Когда для параметра среды Тип процессора задано ЦПУ, а для Коэффициент параллельной обработки значение не указано, инструмент будет использовать для Коэффициента параллельной обработки значение, равное 50%.

Параметры

Подпись Объяснение Тип данных

Входной растр

Входное изображение, которое будет использоваться для классификации объектов.

Входными данными может быть единичный растр или несколько растров из набора данных мозаики, сервис изображений или папка с изображениями, либо класс пространственных объектов со вложениями изображений.

Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder; Feature Layer; Feature Class

Выходной класс классифицированных объектов

Выходной класс объектов, который будет содержать геометрию, окружающую объекты, или пространственные объекты из входного класса, а также поле для хранения меток категорий.

Если класс объектов уже существует, то результаты будут добавлены в этот существующий класс объектов.

Feature Class

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 файлу двоичной модели глубокого обучения, путь к используемой растровой функции Python и другие параметры, такие как предпочтительный размер листа или отступы.

File; String

Входные объекты

(Дополнительный)

Входной класс объектов точек, линий или полигонов, определяющий местоположения всех объектов, которые будут классифицироваться и помечаться. Каждая строка входного класса объектов соответствует отдельному пространственному и непространственному объекту.

Если входной класс объектов не указан, считается, что каждое входное изображение содержит один объект для классификации. Если у входного изображения или изображений есть пространственная привязка, то на выходе этого инструмента будет получен класс пространственных объектов, в котором экстент каждого изображения используется в качестве ограничивающей геометрии для любого класса объектов с метками. Если входное изображение или изображения не имеют пространственной привязки, то на выходе инструмента будет получена таблица, содержащая значения ID изображений и метки классов для каждого изображения.

Feature Class; Feature Layer

Поле метки класса

(Дополнительный)

Имя поля, которое будет содержать метку класса или категории в выходном классе пространственных объектов.

Если имя поля не указано, то в выходном классе объектов будет сгенерировано поле ClassLabel.

String

Режим обработки

(Дополнительный)

Задает как будут обработаны все растровые элементы в наборе данных мозаики или сервисе изображений. Этот параметр применяется только в том случае, если в качестве входных данных используется наборы данных мозаики или сервис изображений.

  • Обработка как мозаики изображений–Все растровые элементы в наборе данных мозаики или сервисе изображений будут объединены в мозаику и обработаны. Используется по умолчанию.

  • Обработка всех растровых элементов отдельно–Все растровые элементы в наборе данных мозаики или сервисе изображений будут обработаны как отдельные изображения.

String

Аргументы

(Дополнительный)

Для заполнения этого параметра будет использоваться информация из параметра Определение модели. 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.

Столбцы таблицы значений:

  • Name–The name of the function argument.

  • Value–The value of the function argument.

    • batch size–The number of image tiles processed in each step of the model inference. This depends on the memory of your graphics card. The argument is available for all model architectures.

    • time test augmentation–Performs test time augmentation while predicting. If true, predictions of flipped and rotated variants of the input image will be merged into the final output. The argument is available for all model architectures.

    • score threshold–The predictions above this confidence score are included in the result. The allowed values range from 0 to 1.0. The argument is available for all model architectures. This argument tends to be used in models trained prior to ArcGIS Pro 3.5.

    • threshold–The predictions above this confidence score are included in the result. The allowed values range from 0 to 1.0. The argument is available for all model architectures. This argument tends to be used in models trained in ArcGIS Pro 3.5 and later.

Value Table

Заголовок

(Дополнительный)

Имя поля, содержащего текст или заголовок в выходном классе объектов. Этот параметр поддерживается, только если используется модель Image Captioner.

Если имя поля не указано, то в выходном классе объектов будет сгенерировано поле Caption.

Примечание:

Этот параметр не отображается на панели Геообработка. Чтобы изменить имя поля по умолчанию, используйте параметр Поле метки класса.

String

Параметры среды

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

Информация о лицензировании

  • Basic: Требуется Image Analyst
  • Standard: Требуется Image Analyst
  • Advanced: Требуется Image Analyst