ディープ ラーニング モデル → ECD (Deep Learning Model To Ecd) (Image Analyst)

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

サマリー

ディープ ラーニング モデルを Esri 分類器定義ファイル (.ecd) に変換します。

レガシー:

このツールは非推奨のツールです。この機能は、ディープ ラーニング モデルで使用する分類情報を作成する [ディープ ラーニング用のトレーニング データをエクスポート (Export Training Data For Deep Learning)] ツールに置き換えられています。

このツールは、欠落しているクラス情報をモデルに追加します。Google TensorFlow、Microsoft CNTK、または同様のアプリケーションで生成されたディープ ラーニング バイナリ モデル ファイルがサポートされています。

ディープ ラーニング *.ecd ファイルを利用するには、コンピューターにディープ ラーニング フレームワークがインストールされている必要があります。*.ecd 出力ファイルは、Esri Python アダプター関数 Classify または Detect への入力としてのみ機能します。クラス情報 JSON ファイルを使用すると、ディープ ラーニング バイナリ モデルに含まれていない有用な情報 (クラス名、分類済み出力のレンダリングに使用されるクラス色、他の標準的な情報など) を *.ecd ファイルに追加できます。詳細については、以下の JSON ファイルの例をご参照ください。

使用法

• [入力 Esri 追加情報ファイル] の例を以下に示します。

  これは *in_extra_info_json ファイルの例です。

  {  
     "ImportDeepLearningModelToEsriExtraInfo":0,
     "Version":1,
     "Classifier":"CNTK",
     "NumberRasterBands":4,
     "MiniBatchSize":16,
     "Classes":[  
        {  
           "Value":100,
           "Name":"Impervious",
           "Color":[204, 204, 204]
        },
        {  
           "Value":200,
           "Name":" Other (Pervious)",
           "Color":[56, 168, 0]
        }
     ]
  }

パラメーター

ダイアログ

ラベル	説明	データ タイプ
入力ディープ ラーニング モデル ファイル	Google TensorFlow や Microsoft CNTK などのディープ ラーニング パッケージによって生成されたバイナリ モデル ファイル。	File
入力 Esri 追加情報ファイル	クラス情報の JSON ファイル。上記の JSON ファイルの例をご参照ください。	File
出力分類器定義ファイル	Classify 関数および [ラスターの分類 (Classify Raster)] ツールで使用できる *.ecd ファイル。 *.ecd 出力ファイルは、現在、Esri Python アダプター関数 Classify または Detect への入力としてのみ機能します。	File

Python

DeepLearningModelToEcd(in_deep_learning_model, in_classification_info_json, out_classifier_definition)

名前	説明	データ タイプ
in_deep_learning_model	Google TensorFlow や Microsoft CNTK などのディープ ラーニング パッケージによって生成されたバイナリ モデル ファイル。	File
in_classification_info_json	クラス情報の JSON ファイル。上記の JSON ファイルの例をご参照ください。	File
out_classifier_definition	Classify 関数および [ラスターの分類 (Classify Raster)] ツールで使用できる *.ecd ファイル。 *.ecd 出力ファイルは、現在、Esri Python アダプター関数 Classify または Detect への入力としてのみ機能します。	File

環境

このツールは、ジオプロセシング環境を使用しません。