ArcGIS 10.7 深度学习实践：模型训练与GIS结合

"该资源是一份关于ArcGIS 10.7深度学习的教程，涵盖了数据准备、模型训练以及与GIS的结合应用。教程中提到的深度学习模型包括FCN, Unet, deeplab等用于语义分割，以及SSD, MaskRcnn等用于目标识别。还强调了选择合适版本的深度学习框架如Tensorflow，以及Python 2.x与3.x的区别，以及Linux和Windows环境对运行代码的影响。" 在ArcGIS 10.7的深度学习应用中，用户需要了解并准备相关的数据集，这些数据集通常包括原始影像和对应的栅格文件。在数据准备阶段，关键任务是将图像（imags）和相应的标签（labels）整理好，以便于后续在第三方深度学习框架中进行模型训练。模型的选择取决于具体的应用需求，如语义分割任务可以选用FCN、Unet或deeplab等模型，而目标识别则可能需要用到SSD或MaskRcnn等。在训练过程中，可能会遇到模型性能不满足预期的情况，此时可能需要调整模型参数或更换其他模型。 在实际操作中，用户需要特别注意深度学习框架的版本兼容性，因为框架如Tensorflow在不同版本之间可能存在API的变化。此外，Python编程语言也有2.x和3.x两个主要版本，两者之间存在显著差异，选择错误的版本可能导致代码无法正常运行。更重要的是，许多深度学习项目依赖于Linux环境且需要GPU支持，因此，如果是在没有GPU或Windows环境下，可能需要额外的配置才能使代码运行。 文档还提到了ArcGIS Pro在制作训练样本中的作用，这表明ArcGIS不仅支持深度学习模型的训练，还能帮助用户创建和处理用于训练的数据。这包括分类样本的制作和识别样本的处理，这些都是深度学习模型训练不可或缺的一部分。 这份资源提供了一个全面的指南，涵盖了深度学习在ArcGIS 10.7中的应用，从环境配置到模型选择，再到数据准备和训练，对想要在GIS背景下进行深度学习的用户来说具有很高的参考价值。