深入探究在 ArcGIS Pro 中训练深度学习模型
深入探究在 ArcGIS Pro 中训练深度学习模型

嗨,朋友,咱们来聊聊在 ArcGIS Pro 中训练深度学习模型。它实际上非常强大,我会用简单易懂的方式解释它的工作原理。
本质上,ArcGIS Pro 提供了一个简化的界面来训练各种用于不同地理空间任务的深度学习模型。你向它提供准备好的图像数据(例如卫星图像或航拍照片),它就会输出一个可在 ArcGIS 中使用的已训练模型。关键是你需要事先使用 ArcGIS 的“导出用于深度学习的训练数据”工具准备你的数据。此工具会创建包含图像切片、标签和统计信息的必要文件夹,这些是训练过程所需的。
该过程首先指定你的输入训练数据(由导出工具创建的那些文件夹)。你还要选择一个输出文件夹,你的闪亮的新训练模型将存储在那里。支持多个输入文件夹,但它们*必须*具有相同的元数据格式(例如分类图块、标记图块、Pascal VOC 等)和相同的波段数。
接下来是重点:你选择你的模型类型。ArcGIS Pro 提供了多种选择,每种都适用于特定任务:
- 像素分类:这是将类别分配给单个像素(例如,土地覆盖分类)。U-Net、DeepLabV3 和其他一些模型非常适合此任务。有些模型,例如 ClimaX,是为气候和天气分析量身定制的。
- 目标检测:这可以识别和定位图像中的目标(例如,检测建筑物、汽车或树木)。Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLOv3 等是你的首选。Mask R-CNN 特别适用于精确的目标描绘(实例分割)。
- 目标跟踪:这可以通过视频序列跟踪目标(例如,监控车辆移动)。Deep Sort 和 Siam Mask 专为此任务而设计。
- 图像转换:这可以将图像从一种类型转换为另一种类型(例如,超分辨率以提高图像质量,或图像到图像转换以进行样式转换)。CycleGAN、Pix2Pix 和超分辨率模型可以处理此任务。
- 图像字幕:这会生成图像的文本描述。
- 全景分割:这结合了实例分割(精确的目标边界)和语义分割(像素级分类),以实现全面的场景理解 (MaX-DeepLab)。
你还可以微调预训练模型(使用 .emd 或 .dlpk 文件)以加快训练速度并可能提高结果。这被称为迁移学习。
一些可选参数可以进一步优化训练过程:
- 最大迭代次数:模型查看整个数据集的次数(默认为 20)。
- 批量大小:同时处理的样本数量(较大的批量可能更快,但需要更多内存)。
- 学习率:模型在训练期间调整其参数的速度。
- 主干模型:用作起点的预训练神经网络架构(如 ResNet、DenseNet 或 VGG)。这会显著影响训练时间和性能。
- 数据增强:人工增加训练数据多样性的技术(例如,旋转、亮度调整)。这有助于提高泛化能力。
- 切片大小:用于训练的图像部分的大小。
- 验证百分比:用于评估模型性能的数据部分。
- 提前停止:如果模型停止改进,则自动停止训练。
- 权重初始化:初始模型权重的设置方式,对于多光谱数据尤其重要。
- 监控指标:用于跟踪模型进度的指标(损失、准确率、IoU 等)。
训练完成后,你将拥有你的已训练模型文件 (.emd),准备在 ArcGIS Pro 中用于图像分析。这是一个强大的工作流程,了解这些参数可以让你更好地控制结果。
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