ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出ツールは、ディープ ラーニング モデルを使用し、イメージ レイヤーのオブジェクトを特定して検出します。
出力はホスト フィーチャ レイヤーです。
例
ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出ツールを使用して建物フットプリントを特定し、地方自治体や地域の緊急対応グループの固定資産税データを更新できます。 ツールの出力レイヤーは、地域内の建物を特定するフィーチャ レイヤーです。 作成されたフィーチャ レイヤーを使用して既存の不動産記録と照合し、不動産の現在の建物フットプリントを記録できます。
ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出ツールを使用し、駐車場の車を識別して来場者をカウントし、交通量調査に備えることができます。 作成されたフィーチャ レイヤーをディープ ラーニングを使用したオブジェクトの分類ツールで使用して、検出された車種を分類できます。
使用上の注意
ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出ツールには、入力レイヤー、モデルの設定、結果レイヤーの構成が含まれています。
入力レイヤー
[入力レイヤー] グループには次のパラメーターがあります。
- [入力イメージ レイヤーまたはフィーチャ レイヤー] は、ディープ ラーニングモデルで特定されたオブジェクトを検出するために使用するイメージ レイヤーや添付ファイルを含むフィーチャ レイヤーを選択するために使用されます。 イメージ レイヤーは、ピクセルの分類に使用するディープ ラーニング モデルの要件に基づいて選択されます。
- [処理モード] は、イメージ レイヤーのラスター アイテムの処理方法を指定します。 [処理モード] には、次のオプションがあります。
- [モザイク画像として処理] - モザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムをモザイク化して処理します。 これがデフォルトです。
- [すべてのラスター アイテムを別々に処理] - モザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムを別々のイメージとして処理します。
モデル設定
[モデル設定] グループには次のパラメーターがあります。
- [オブジェクト検出のモデル] - オブジェクトの検出に使用するディープ ラーニング モデルを指定します。 ディープ ラーニング モデルをツールで選択するには、ArcGIS Online に配置されている必要があります。 ArcGIS Online で一般公開されている独自のモデルを選択することも、ArcGIS Living Atlas of the World から選択することもできます。
- [モデル引数] には、入力モデルによって Python ラスター関数で定義されていない追加のディープ ラーニング パラメーターと引数をリストします (感度を調整するための信頼性の閾値など)。 引数の名前は、ツールが Python モジュールを読み取ることによって入力されます。
- [NMS (Non maximum suppression)] は、信頼値に基づいて特定された重複オブジェクトを除外するために、non-maximum suppression を実行するかどうかを決定します。
- [信頼度スコア フィールド] は、オブジェクト検出方法によって出力として作成された信頼度スコアを記録するフィールド名を指定します。 このパラメーターは、[Non maximum suppression (NMS)] が有効である場合に使用できます。
- [クラス値フィールド] は、入力イメージ レイヤーの値を含む出力フィーチャ レイヤーのフィールドです。 指定しない場合、ツールは標準クラス値フィールドの Classvalue と Value を使用します。 これらのフィールドが存在しない場合、すべてのフィーチャが同じオブジェクト クラスとして扱われます。 このパラメーターは、[Non maximum suppression (NMS)] が有効である場合に使用できます。
- [最大オーバーラップ率] は、2 つの重複したフィーチャの全領域に対する交差領域の比率を定義します。 デフォルト値は 0 です。このパラメーターは、[Non maximum suppression (NMS)] が有効である場合に使用できます。
結果レイヤー
[結果レイヤー] グループには次のパラメーターがあります。
- [出力名] は、作成されマップに追加されるレイヤーの名前を決定します。 名前は、一意でなければなりません。 組織内に同じ名前のレイヤーがすでに存在する場合、ツールは失敗し、別の名前を指定するよう求められます。
- [フォルダーに保存] は、結果を保存する [マイ コンテンツ] 内のフォルダーの名前を指定します。
環境
解析環境設定は、ツールの結果に影響する追加パラメーターです。 ツールの解析環境設定には、[環境設定] パラメーター グループからアクセスできます。
このツールでは次の解析環境が適用されます。
出力
出力は、検出された各オブジェクトを個々のフィーチャとし、クラス値と信頼度フィールドを付加したフィーチャ レイヤーです。
使用法の要件
このツールには、次のライセンスと構成が必要です。
- Creator または GIS Professional ユーザー タイプ
- 公開者もしくは管理者ロール、またはそれと同等のカスタム ロール
- 組織がプレミアム機能のライセンスでラスター解析用に構成されているときに使用可能
リソース
詳細については、次のリソースをご参照ください。
- ArcGIS REST API のディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出
- ArcGIS API for Python の detect_objects 関数
- ArcGIS Enterprise のディープ ラーニングを使用したオブジェクトの分類
- ArcGIS Pro のディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出