ArcGIS Pro2.5深度学习操作详解

本篇文章以SSD模型为例，进行对象识别的推理使用，进行一些输入和输出的简单介绍。至于SSD模型本身算法，建议以论文为主，后续我也会分享自己的一些理解和大家共同学习。

参考官方给出 棕榈树的健康评价

1、标注对象以供深度学习

标注样本的时候：主要是键和值的关系，后续也会在emd中看到相关的信息。

2、导出训练数据进行深度学习

导出的结果为：

其中images和labels中存放的是样本导出的切片的标注。
此次输出的有第一个emd，但是这个里面只有样本的一些信息，具体的模型和配置信息还达不到我们的要求，我们一起打开看看。

此emd中会有一些基本的信息，但是还是无法完全满足我们的要求。

3、训练深度学习模型

输出结果为：

此工具输出的即为我们需要的emd和pth模型文件，此emd也是我们最终需要的emd模型文件，里面有我们需要的配置等信息；
那么我们打开emd文件：

此处对应的
“Value”: 1,
“Name”: “plam”,
会让我们看到 我们在lable注样本的时候，自己新建的名称和值；

4、使用深度学习检测对象

对于输入栅格，选择Kolovai Palms。
对于“输出检测到的对象”，键入CoconutTrees。
对于模型定义，请导航到CoconutTrees.emd（下载的课程数据位于C：\ DeepLearning \ Data中）或使用从Jupyter Notebook中保存的模型创建的.emd文件。
对于批量大小，输入1。
选中“非最大抑制”框。
对于最大重叠率，输入0.4。


最终我们输出的要素类，即是我们深度学习自己学习所导出的对象信息，有对象名称和置信度信息。我们采用标注的形式，即可在pro中查看我们的输出对象。

注：由于自己的电脑限制，只选取少量的样本进行训练学习，如果有条件的话，可以选取多的样本数量，以及控制batch_size的数量进行对象识别。

那么关于后处理，各位可以根据自己的需要进行一些modelbulider的建模处理等！！！