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
このツールの使用シナリオには次のようなものがあります。
- 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。
- 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 レイヤーやアタッチメントを含むフィーチャ レイヤーです。 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。 次のような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] は、オブジェクトの検出に使用するディープ ラーニング モデルです。 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 からモデルを選択することもできます。
- モデル引数は、Python ラスター関数クラスで定義されている関数の引数を指定します。 実験や調整のための追加のディープ ラーニング パラメーターおよび引数 (感度を調整するための信頼性の閾値など) がリストされます。 引数の名前は、Python モジュールから入力されます。
- [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、nonmaximum suppression を実行するかどうかを指定します。
- [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。
- [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。 値が指定されていない場合、標準クラス値フィールドの Classvalue と Value 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指定します。 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指定します。 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。
クレジット
このツールはクレジットを消費します。
このツールの実行に必要なクレジット数を計算するには、[クレジットの推定] を使用します。 詳細については、「空間解析のクレジットの概要」をご参照ください。
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、次のユーザー タイプと構成が必要です。
- Professional または Professional Plus ユーザー タイプ
- 公開者、ファシリテーター、管理者ロール、または画像解析権限を含む同等のカスタム ロール
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 Online 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