Deep Learning - "Unknown dataset_type="KITTI_rectangles"

NickPombo

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こんにちは、<\/SPAN><\/P>現在、ArcGIS ProでLandsat 8の画像から地熱画像を検出するディープラーニングモデルのトレーニングに取り組んでいます。このチュートリアルを参考にしています: Train Deep Learning ModelHelp | Documentation<\/A> .<\/SPAN><\/P>

<\/P>

現在、プロセスの最後のステップであるモデルのトレーニングで行き詰まっています。エクスポートしたトレーニングデータ用の適切なフォルダを作成し、Pythonで作業しています。以下が私のコードです:<\/SPAN><\/P><\/P>import<\/SPAN> <\/SPAN>arcpy <\/SPAN><\/P>from<\/SPAN> <\/SPAN>arcpy.ia <\/SPAN><\/SPAN>import<\/SPAN> <\/SPAN>* <\/SPAN><\/P> <\/SPAN><\/P># ArcGIS Image Analyst エクステンションライセンスをチェックアウトする<\/P>arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# 入力パラメーターを定義する<\/P>

in_folder = "C:\\Users\\gphy426\\Documents\\Geothermal Pombo\\training_data_geoproc"

out_folder = "C:\\Users\\gphy426\\Documents\\Geothermal Pombo\\trained_model"

max_epochs = 20

model_type = "FEATURE_CLASSIFIER"

batch_size = 2

arg = "# #"

learning_rate = None

backbone_model = "RESNET34"

pretrained_model = None

validation_percent = 10

stop_training = "STOP_TRAINING"

 

# 実行する<\/p>

TrainDeepLearningModel(in_folder, out_folder, max_epochs, model_type,

                               bath_size, arg, learning_rate, backbone_model, pretrained_model,

                           &;validation_percent, stop_training)

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現在直面しているエラーは「unknown dataset_type = KITTI_rectangles」です。&nbs;p;

このフォーラム投稿に受け取った正確なエラーの画像を添付しました。フォーラムでこの問題を回避する方法を調べましたが、pascal VOCオブジェクトに関する主な解決策は、参照ラスターが2バンド（最適な1または3ではない）であるため、私の場合には機能しません。</p>

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ジオプロセシングツール「train deep learning model」を使用しても同じ問題に直面します。</p>

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ご意見やご提案があれば感謝します。</p>

SangeetMathew

Hi Nick, 

The training api and tools use  "transfer learning" to train our models which means your data needs to be 3 Band 8 bit. What I would suggest to make your dataset training capable, is to use a composite band tool/function on your dataset to make it 3 band( Here is some help How To: Convert individual raster bands into a color or multiband image ). If it is not 8 bit you can use the stretch function to make it 8 bit. Then run the Export training tool (using PASCAL VOC Objects option ) and then train your data. Hope this helps.

Thanks

Sangeet