Image Analyst ライセンスで利用できます。
ArcGIS AllSource で使用できるディープ ラーニング モデル タイプの概要を次の表に示します。 各行には、互換性のあるメタデータ形式と特定モデル タイプの主な用途が記載されています。 利用可能な場合は、付随する例も示されています。
ディープ ラーニング モデル タイプ | サポートされているメタデータ | タスク | 例 |
---|---|---|---|
分類ファイル | ピクセルの分類 | ||
分類ファイル | ピクセル分類 (変化の検出) | ||
ConnectNet | 分類ファイル | ピクセルの分類 | |
タイルのエクスポート CycleGAN | 画像変換 (ペアリング解除済みの画像) | ||
分類ファイル | ピクセルの分類 | ||
Imagenet | オブジェクトの追跡 | ||
DETReg | PASCAL_VOC_rectangles | オブジェクトの検出 | |
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | オブジェクトの検出 | ||
ラベル付きタイル Imagenet 複数ラベル付きタイル | オブジェクトの検出 | ||
分類ファイル | ピクセルの分類 | ||
画像のキャプショニング | 画像のキャプショニング | ||
RCNN マスク | オブジェクト検出 (インスタンス セグメンテーション) | ||
MMDetection | PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | オブジェクトの検出 | |
MMSegmentation | 分類ファイル | ピクセルの分類 | |
分類ファイル | ピクセルの分類 | ||
MaX-DeepLab | パノプティック セグメンテーション | パノプティック セグメンテーション | |
タイルのエクスポート | 画像変換 (ペアリング済みの画像) | ||
分類ファイル | ピクセルの分類 | ||
MaskRCNN | ピクセルの分類 | ||
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | オブジェクトの検出 | ||
SAMLoRA | 分類ファイル | ピクセルの分類 | |
RCNN マスク | オブジェクト トラッキング | ||
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | オブジェクトの検出 | ||
超解像 | 画像変換 (ペアリング済みの画像) | ||
分類ファイル | ピクセルの分類 | ||
PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles | オブジェクトの検出 |
注意:
トレーニング用に Python ノートブックを使用している一部の例は、[ディープ ラーニング モデルのトレーニング (Train Deep Learning Model)] ツールを使用して実行することができます。
ディープ ラーニング タスクおよびツール
タスク | ツール |
---|---|
変化の検出 | |
画像変換 (ペアリング済みおよびペアリング解除済み) | |
オブジェクトの分類 | |
オブジェクトの検出 | |
オブジェクト検出 (インスタンス セグメンテーション) | ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 |
オブジェクト トラッキング | |
ピクセルの分類 | ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 |