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Gerando amostras para modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

joaoaraide por joaoaraide
janeiro 27, 2022
em Data Science, Deep Learning
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Boa parte do pessoal que está começando com data science não sabe como aquelas amostras de imagens surgem todas bonitinhas e prontas para criar os seus modelos de deep learning e depois colocar em produção.

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

Neste artigo, vou mostrar-lhes uma ferramenta do ArcGIS Pro, que nos auxiliará a extrair amostras de imagens, marcações e augmentation, e ainda deixar no formato correto para cada problema e arquitetura de rede neural que formos trabalhar.

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

Porém, antes preciso explicar o que é o ArcGIS Pro. Essa ferramenta, desenvolvida pela Esri, é uma evolução do ArcMap e tinha basicamente a funcionalidade de realizar análises espaciais, criar mapas.

Hoje, no entanto, existe uma infinidade de outras ferramentas que compõem uma plataforma em que se pode realizar quase todo tipo de trabalho, seja na criação de algoritmos de deep learning para detecção de objetos, seja na classificação tanto de imagens quanto de vídeos.

Fluxo do processo

Basicamente, o fluxo de processo para realizar a extração destas amostras segue o seguinte fluxo:

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

Primeiro, realiza-se a escolha das imagens, em relação à significância dessas para o processo de treinamento, como, por exemplo, quando você esta trabalhando com imagens de satélite e as imagens possuem muita nuvem.

Após isso, começa-se de fato a exportação das amostras. Inicialmente, como qualquer trabalho de visão computacional, é importantíssimo os Processamento Digitais de Imagens, realizar filtros convulsionais, filtros de ruído, composições de bandas, fusão e tudo mais que precisa ser feito, mas vamos deixar esse assunto para um próximo artigo.

Lógico que você pode fazer um filtro de PDI que nos ajude a enxergar determinada informação, realizar a criação de máscaras e automatizar esse processo. Porém, quando são coisas bem específicas, o processo de marcação será feito manualmente e demandará uma equipe exclusiva para isso. No geral, em torno de 30% de todo tempo usado será gasto para criar um modelo.

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

Na interface do ArcGIS Pro, isso é simples, bastando somente criar um arquivo vetorial poligonal, como uma Feature Class ou um shape file (são formatos de arquivos espaciais).

E estabelecer dentro desse arquivo os atributos de Class e Value. e você pode já colocar como Default, assim ajudando a acelerar o trabalho de marcação — claro, quando o trabalho que está fazendo só tem uma classe a ser detectada.

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

As imagens ficam assim marcadas no final.

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro
modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

Agora, é simples exportar os dados. Usando uma função existente no ArcGIS Pro, basta somente escolher a imagem de input e o diretório para o qual sua coleção será exportada.

Além disso, passamos as marcações que acabei de mostrar, assim como Class Value Field, que será aquele atributo Default. Você também pode colocar um raio para Buffer das marcações que mostrei (isso é válido quando estamos fazendo marcações de Pontos e Linhas).

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

Então, agora podemos realizar o Augmentation das imagens, processo de fazer o aumento das amostras e variedade das mesma. Geralmente temos 5 atributos que podemos alterar Size, Stride e Rotation.

  • Size X and Y: tamanho em pixels das imagens.
  • Stride X and Y: refere-se a uma sobreposição em pixels entre as imagens nas dimensões X e Y.
  • Rotation Angle: Uma função que basicamente rotacional as imagens em um passo com o valor do ângulo.
modelos de Deep learning no ArcGIS Pro
modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

Uma das vantagens dessa ferramenta é poder exportar as amostras de maneira mais adequada para o tipo de modelo que está sendo desenvolvido, podendo exportar no formato para RCNN. Para modelos de Classified Tiles como UNET e até mesmo só exportar as Tiles caso o modelo que você esteja desenvolvendo não seja específico.

No final, podemos também ter uma visão de relatório da execução da extração, mostrando o balanceamento, tamanho das imagens e tudo mais que você vai precisar para fazer um bom treinamento.

modelos de Deep learning no ArcGIS Pro

É lógico que tudo isso pode ser automatizado com somente duas linhas de código, exceto a marcação dos objetos.

#Importar biblioteca do Arcpy
import arcpy
#Exportar Traning Data for DeepLearning
arcpy.ia.ExportTrainingDataForDeepLearning("imagem.tif", r"D:\\amostras","features", "TIFF",
																						256, 256, 128, 128, "ALL_TILES", "RCNN_Masks",
																						0, "Value", 0, None, 90, "PIXEL_SPACE",
																						"PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE", "NO_BLACKEN",
																						"FIXED_SIZE", None)
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Eu vou te mostrar um mapa para você sair do zero e se preparar para trabalhar com Data Science em 2026.

📅 Domingo, 28 de setembro
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#datascience #machinelearning #cientistadedados
  • VISÃO COMPUTACIONAL está no centro de um dos avanços mais impressionantes da exploração espacial recente: o pouso autônomo da missão Chang’e-5 na Lua. 🚀🌑

Durante a descida, câmeras de alta resolução e sensores a laser capturavam continuamente o relevo lunar, enquanto algoritmos embarcados processavam as imagens em tempo real para identificar crateras e obstáculos que poderiam comprometer a missão.

Esses algoritmos aplicavam técnicas de detecção de bordas e segmentação, aproximando crateras por elipses e cruzando a análise visual com dados de altímetros. Assim, a IA conseguia selecionar regiões planas e seguras para o pouso, ajustando a trajetória da nave de forma autônoma. 

Esse processo foi indispensável, já que a distância entre Terra e Lua gera atraso de comunicação que inviabiliza controle humano direto em tempo real.

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(PS: Vi o Sérgio Sacani, do @spacetoday , postando isso primeiro.)

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  • Por que o CHATGPT MENTE PARA VOCÊ? 🤔

Já percebeu que o ChatGPT às vezes responde com confiança... mas está errado? 

Isso acontece porque, assim como um aluno em prova, ele prefere chutar do que deixar em branco.
Essas respostas convincentes, mas erradas, são chamadas de alucinações.

E o que o pesquisadores da OpenAI sugerem, é que esse tipo de comportamento aparece porque os testes que treinam e avaliam o modelo premiam o chute e punem a incerteza.

Então, da próxima vez que ele ‘inventar’ algo, lembre-se: não é pessoal, ele apenas for treinado dessa maneira!
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  • ChatGPT: um "estagiário de LUXO" para aumentar sua produtividade na programação.

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No vídeo de hoje, você vai aprender o que é um "fiorde"! 

Como você dormia sem saber o que era um fiorde?? 😅
  • Qual LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO é usada na TESLA?

A Tesla utiliza diferentes linguagens de programação em cada fase do ciclo de desenvolvimento. 

O treinamento das redes neurais convolucionais (CNN) é feito em Python, aproveitando bibliotecas científicas e a rapidez de prototipagem. Isso permite testar arquiteturas de CNN com agilidade no ambiente de pesquisa.

Já a implementação embarcada ocorre em C++, garantindo alta performance. Como os modelos de CNN precisam responder em tempo real, o C++ assegura baixa latência para tarefas como detectar pedestres e interpretar placas de trânsito.

Com isso, a Tesla combina Python para pesquisa e C++ para produção, equilibrando inovação e velocidade em sistemas críticos de visão computacional.

#python #machinelearning #inteligenciaartificial
  • Aproveitando o domingo… vamos relaxar um pouco e falar sobre cinema 🎬

Em
  • Já se perguntou como conseguimos distinguir intuitivamente um gato de um cachorro, mesmo com tantas semelhanças físicas? 

Para nós, essa identificação é quase automática.

Na filosofia aristotélica, a inteligência é um atributo da alma: o mundo real é captado pelos sentidos, transformado em imagens na imaginação (fantasmas), e organizado em conceitos que nos permitem compreender a realidade de forma imediata.

Já as máquinas não têm alma nem intuição. Para aprender essa mesma tarefa, precisam decompor o problema em camadas hierárquicas: 

Nas primeiras, redes neurais profundas extraem padrões simples (bordas, texturas); nas intermediárias, formas mais abstratas (orelhas, olhos, focinho); e apenas nas finais esses elementos são combinados em conceitos de alto nível como “gato” ou “cachorro”.

Enquanto nós chegamos ao entendimento de forma direta, a inteligência artificial depende de sucessivas representações para “fazer sentido” do mundo. 🤖

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