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检查标注和训练数据

需具有 Image Analyst 许可才能使用。

需具备 Spatial Analyst 许可方可使用。

在训练深度学习模型时,训练数据的质量很重要。 ArcGIS Pro 包括用于查看、批准、拒绝和更新标注或导出的训练数据的工具。 这些工具既可以执行手动视觉检查,也可以执行基于定量评估的自动检查。

“标注”选项卡

标注对象后,就可以执行手动质量保证 (QA) 检查以检查是否存在标注错误。 标注选项卡包含用于检查、批准、拒绝和编辑标注的工具。 QA 流程涉及两种类型的用户:

  • 审查人员 - 这些审查人员只能批准或拒绝标注。

  • 编辑者 - 编辑者可以批准、拒绝和编辑标注。

标注选项卡上的工具适用于审查人员和编辑者,如下表所述:

工具

描述

加载训练样本

加载训练样本

打开现有训练样本要素类以进行检查。

保存

保存

保存对当前要素类进行的编辑。

另存为

另存为

将编辑内容另存为新要素类。

批准

批准

批准选定标注。

拒绝

拒绝

拒绝选定标注。

删除

删除

删除选定标注。

编辑

编辑

编辑选定训练样本的形状。

窗格下半部分显示标注要素类中的所有记录,以表格形式显示。 每个标注具有类名称、当前状态以及可能报告的任何问题,如下所示:

  • 类名称 - 按类名称列出每个标注。 可以修改每个类名称,并且可以添加新类名称。

  • 状态 - 在检查过程中显示标注当前状态。 默认情况下,所有标注的状态设置为待处理。 审查人员可以将状态更改为已批准已拒绝

  • 问题 - 在检查过程中列出标注遭拒的原因。 在标注遭拒后,审查人员会选择标注遭拒的原因。 可以选择标注错误形状不佳

注:

在表中选择一行或多行后,地图将放大到标注,以方便检查。 这在选择多个标注进行检查时尤其有用。

“数据”选项卡

标注对象并导出训练数据后,即可执行 QA 检查。 数据选项卡提供了诸多工具,用于快速目视检查标注和已导出影像片中的错误。 图库为每个影像片显示类名称和边界框。 在此阶段,审查人员会评估导出的训练数据的质量,以确保其满足工程需求。 可能发生的一些问题包括影像片过大或过小、缺少标注、部分标注或缺少重叠。 在选择影像片的缩略图后,该缩略图将以完整大小在预览窗口中图库下方显示。

下表介绍了数据选项卡上的工具:

工具

描述

加载训练数据

加载训练数据

从文件夹中加载训练数据。

分类

类下拉列表

选择类以过滤训练数据。

播放控件

播放控件

导航和回放控件用于在已导出影像片及其对应的标注之间移动。 图库中仅同时显示 20 张影像片,但是导航工具控制要查看的影像片。

  • 播放按钮 播放 将按顺序显示所有影像片。

  • 暂停按钮 暂停 用于暂停回放。

  • 速度下拉列表 速度 用于控制播放速度。 可用速度选项包括 0.5x、1x、2x 和 3x。

  • 对于手动检查,使用第一个 第一个上一个 上一个下一个 下一个最后一个 最后一个按钮导航至列表中的影像集。

跳转步长

跳至下一组图像。 在文本框中输入要跳过的图像数量,然后单击跳转步长按钮。

“自动检查”选项卡

对于大型数据集,手动检查可能非常耗时且效率低下。 自动检查选项卡上的工具可将标注与小型实际地表数据进行比较,从而快速评估标注的质量。

检测对象标注

自动检查选项卡使用实际地表数据自动评估对象检测标注。 该工具可生成一组精度指标(包括环境中的常见对象 (COCO)、平均精度均值 (mAP) 和精度 x 召回率曲线)以提供对数据质量的评估。 它可以使用交并比 (IoU) 率识别并计算真、假阳性和阴性,输出包含评估数据集所需的所有关键指标的详细报告。

下表列出了与对象检测的自动检查选项卡相关的参数:

参数

描述

标注

面要素类,其中包含使用深度学习检测对象工具检测的对象。

实际地表要素

包含实际地表数据的面要素类。

输出精度表

输出精度表。

输出精度报告

输出精度报告的名称。 该报表是包含精度指标和图表的 PDF 文档。

检测到的类值字段

检测到的对象要素类中的字段,包含类值或类名称。

如果未提供字段名称,则将使用 ClassvalueValue 字段。 如果这些字段不存在,则会将所有记录标识为属于一个类。

类值或类名称必须与地面参考要素类中的类值或类名称完全匹配。

实际地表类值字段

实际地表要素中的字段,包含类值。

如果未提供字段名称,则将使用 ClassvalueValue 字段。 如果这些字段不存在,则会将所有记录标识为属于一个类。

类值或类名称必须与检测到的对象要素类中的类值或类名称完全匹配。

最小交并比 (IoU)

用作阈值的 IoU 比率,用于评估对象检测模型的精度。 分子是预测边界框与地面参考边界框之间的重叠区域。 分母是并集区域或者两个边界框所包含的区域。 IoU 的范围从 0 到 1。

掩膜要素

面要素类,用于描绘将计算精度的区域。 仅对与掩膜相交的要素进行精度评估。

像素分类标注

自动检查选项卡可使用实际地表数据自动评估像素分类。 该工具可根据遗漏错误、委托错误以及 IoU 得分计算混淆矩阵。 将计算标注和实际地表数据之间的精度;标注可以是要素类或栅格图层。

下表列出了与像素分类的自动检查选项卡相关的参数:

参数

描述

标注

输入分类栅格

实际地表数据

输入分类影像或其他专题 GIS 参考数据。 输入可以是栅格或要素类。

典型数据是单波段、整型数据类型的分类影像。

如果使用面作为输出,则仅使用未用作训练样本的面。 还可以是 shapefile 或要素类格式的 GIS 土地覆被数据。

输出混淆矩阵

表格式形式的混淆矩阵输出文件名。

表的格式由输出位置和路径确定。 默认情况下,输出为一张地理数据库表。 如果该路径不在地理数据库中,请指定 .dbf 扩展名以将其保存为 dBASE 格式。

随机点的数量

将生成的随机点总数。

根据采样策略和类数,实际数量可能会超出此数量但绝不会低于此数量。 默认随机生成的点数为 500。

采样策略

指定要使用的采样方案。

  • 分层随机 - 将在每个类中创建随机分布的点,其中每个类具有与其相对区域成比例的点数量。

  • 均衡化分层随机 - 将在每个类中创建随机分布的点,其中每个类具有相同数量的点。

  • 随机 - 在整个图像中将创建随机分布的点。

最小点距离

参考点之间的最小距离。

范围

用于描绘像素分类范围的面要素类。