"ArcGIS 10.7 深度学习文档"
在ArcGIS 10.7中涉及的深度学习领域,主要关注了几个关键点。首先,emd文件是自定义的JSON格式文件,它包含必要的键如"Framework"、"ModelConfiguration"和"ModelType":"ModelFile",以及可选的键如"ImageHeight"。用户可以创建一个txt文件并将其后缀改为emd来创建这种文件。
关于深度学习模型,ArcGIS 10.7本身并不提供训练模型的功能。模型的获取需要借助外部第三方框架,例如Tensorflow或Keras,用户需在运行ArcGIS的机器上安装这些框架,以便能够调用已训练好的模型进行预测。因此,ArcGIS Pro不具备模型训练的能力,仅能用于调用和应用已训练的模型。
在深度学习的工作流程中,ArcGIS 10.7扮演的角色如下:
1. **样本准备**:这是深度学习的第一步,涉及到收集和预处理用于训练模型的数据。在ArcGIS Pro中,可以利用其功能创建和管理训练样本,例如分类样本和识别样本。
2. **模型准备和训练**:虽然模型训练不在ArcGIS Pro的功能范围内,但用户需要理解模型的构建和优化过程,这通常在像Tensorflow或Keras这样的第三方深度学习平台上完成。
3. **结果预测**:当模型训练完成后,可以将其导入到ArcGIS Pro中,用于对新的地理空间数据进行预测和分析。例如,模型可以应用于语义分割、目标检测、目标识别或实例分割等任务,以帮助解析和理解地理图像数据。
ArcGIS 10.7的深度学习功能,结合了GIS的强大空间分析能力与深度学习的图像理解能力,使得用户能够在地理空间数据上实现高级的自动化分析。通过ArcGIS Pro,用户能够更有效地利用训练好的模型,进行复杂的地理空间问题解决。
为了充分利用这些功能,用户需要了解和掌握先决条件,如正确安装ArcGIS Pro和相关深度学习框架,以及如何在ArcGIS环境中创建和管理训练样本。同时,对于模型的理解和选择合适的模型进行训练也是至关重要的,因为这直接影响到在ArcGIS Pro中应用模型的效果。