Вычислить точность для выявления объектов (Инструменты Image Analyst)

Краткая информация

Вычисляет точность модели глубокого обучения сравнением объектов, обнаруженных инструментом Выявить объекты при помощи глубокого обучения, с истинными данными на поверхности земли.

Подробнее о том, как работает инструмент Вычислить точность для выявления объектов.

Использование

• Инструмент создает таблицу, содержащую информацию, относящуюся к точности выходных данных инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения.

  В таблице содержатся показатели точности для каждого класса в данных, а также строка для всех классов (общая точность). В таблице содержатся следующие поля:

  • Precision—Отношение числа истинно положительных к числу всех прогнозов.

  • Recall—Отношение числа истинно положительных к общему числу актуальных (релевантных) объектов.

  • F1_Score—Средневзвешенное точности и повтор. Значения варьируют от 0 до 1, при этом 1 означает максимальную точность.

  • AP—Показатель средней точности (AP), т.е. точность, усредненная по всем значениям полноты между 0 и 1 с данным значением Пересечения по объединению (IoU).

  • True_Positive—Число истинно положительных, сгенерированных моделью.

  • False_Positive—Число ложно положительных, сгенерированных моделью.

  • False_Negative—Число ложно отрицательных, сгенерированных моделью.

  Для получения дополнительной информации о метриках, представленных в выходной таблице и в отчёте о точности, см. Как работает инструмент Вычислить точность для выявления объектов.

• Входные базовые данные поверхности земли должны содержать полигоны. Если у вас есть точечные или линейные данные, показывающие положение объектов, запустите инструмент Буфер, чтобы создать класс полигональных объектов перед запуском этого инструмента.

• Пересечение выше порога объединения (IoU) используется как пороговое значение того, является ли прогнозируемый выброс истинно положительным или ложно положительным. Коэффициент IoU — это степень перекрытия между ограничивающей рамкой вокруг предсказанного объекта и ограничивающим прямоугольником вокруг наземных базовых данных.

  

  Числа в следующей таблице соответствуют числам на изображении выше:

  Число	Описание
  	Пересекающаяся область прогнозируемого ограничивающего прямоугольника и ограничивающего прямоугольника базовых данных поверхности
  	Объединение общих областей прогнозируемого ограничивающего прямоугольника и ограничивающего прямоугольника базовых данных поверхности земли

Параметры

• Dialog
• Python

Подпись	Объяснение	Тип данных
Выявленные объекты	Класс полигональных объектов, содержащий объекты, определенные инструментом Выявить объекты при помощи глубокого обучения.	Feature Class; Feature Layer
Истинно точные объекты (наземный контроль)	Класс полигональных объектов, содержащий истинно точные данные.	Feature Class; Feature Layer
Выходная таблица Точность	Выходная таблица точности.	Table
Выходной отчет Точность (Дополнительный)	Название выходного отчета о точности. Отчет - это документ PDF, содержащий показатели и диаграммы точности.	File
Выявленное поле значений класса (Дополнительный)	Поле в классе выявленных объектов, которое содержит значения классов или имена классов. Если имя поля не указано, то 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.	Field
Поле значений класса Истинно точные объекты (Дополнительный)	Поле в классе истинно точных объектов, которое содержит значения классов. Если имя поля не указано, то 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.	Field
Минимальное пересечение по объединению (IoU) (Дополнительный)	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.	Double
Объекты маски (Дополнительный)	Полигональный класс объектов, который обозначает области, где будет вычисляться точность. Только объекты, которые пересекают маску, будут участвовать в вычислениях.	Feature Class; Feature Layer

Параметры среды

Текущая рабочая область, Экстент, Временная рабочая область

Информация о лицензировании

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

Связанные разделы

• Обзор группы инструментов Глубокое обучение
• Узнайте, как установить среды глубокого обучения для ArcGIS
• Тренировать модель глубокого обучения
• Аргументы глубокого обучения
• Архитектуры моделей глубокого обучения
• Поиск инструмента геообработки
• Подробнее о том, как работает инструмент Вычислить точность для выявления объектов.