ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力ラスター | オブジェクトの検出に使用される入力画像。 この入力には、モザイク データセット、イメージ サービス、画像のフォルダー、または画像の添付ファイルを含むフィーチャクラス内の単一のラスターまたは複数のラスターを指定することができます。 | Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder; Feature Layer; Feature Class |
出力検出オブジェクト | 入力画像で検出されたオブジェクトを取り巻くジオメトリを含む出力フィーチャクラス。 | Feature Class |
モデル定義 | このパラメーターには、Esri モデル定義の JSON ファイル (.emd)、JSON 文字列、またはディープ ラーニング モデル パッケージ (.dlpk) を指定することができます。 JSON 文字列は、このツールがサーバーで使用されている場合に便利で、.emd ファイルをアップロードする代わりに JSON 文字列を貼り付けることができます。 .dlpk ファイルはローカルに格納する必要があります。 これには、ディープ ラーニング バイナリ モデル ファイルへのパス、使用される Python ラスター関数へのパス、および他のパラメーター (望ましいタイル サイズやゼロ詰めなど) が含まれます。 | File; String |
引数 (オプション) | [モデル定義] パラメーターの情報は、このパラメーターに値を取り込むために使用されます。 これらの引数は、モデル アークテクチャによって変わります。 ArcGIS でトレーニングされるモデルのサポート対象モデル引数は次のとおりです。 ArcGIS の事前トレーニング済みモデルとカスタム ディープ ラーニング モデルは、別途ツールがサポートする引数を持つ場合があります。
| Value Table |
Non Maximum Suppression (オプション) | Non Maximum Suppression を実行するかどうかを指定します。実行すると、重複オブジェクトが識別され、信頼値の低い重複フィーチャが削除されます。
| Boolean |
信頼度スコア フィールド (オプション) | オブジェクト検出方法の出力として、信頼度スコアを含むフィーチャクラス内のフィールド名。 このパラメーターは、[Non Maximum Suppression] パラメーターをオンにした場合に必要です。 | String |
クラス値フィールド (オプション) | 入力フィーチャクラス内のクラス値フィールドの名前。 フィールド名が指定されていない場合、Classvalue または Value フィールドが使用されます。 これらのフィールドが存在しない場合、すべてのレコードが 1 つのクラスに属するものとして識別されます。 | String |
最大オーバーラップ率 (オプション) | 2 つの重複したフィーチャの最大オーバーラップ率。全領域に対する交差領域の比率として定義されます。 デフォルトは 0 です。 | Double |
処理モード (オプション) | 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 アイテムを処理する方法を指定します。 入力ラスターがモザイク データセットまたはイメージ サービスである場合、このパラメーターが適用されます。
| String |
ピクセル空間を使用 (オプション) |
マップ空間の画像に対して推論を実行するかどうかを指定します。
| Boolean |
派生した出力
ラベル | 説明 | データ タイプ |
出力分類ラスター | ピクセルを分類するための出力分類ラスター。 ラスター データセットの名前は、[出力検出オブジェクト] パラメーター値と同じです。 このパラメーターは、モデル タイプがパノプティック セグメンテーションの場合のみ適用できます。 | Raster Dataset |