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[推測の実行] ステップでは、Deep Learning Studio でディープ ラーニング解析を実行する際にいくつかのツール パラメーターを使用できます。
ディープ ラーニング モデルをトレーニングした後、推論ツールを使用してディープ ラーニング プロセスの出力を作成できます。 出力には、分類済みピクセル、オブジェクトのフィーチャ レイヤー、オブジェクトの品質を示すフィーチャ レイヤーがあります。
注意:
推論ツールに使用可能なディープ ラーニング解析のタイプは、Deep Learning Studio プロジェクトの作成時に選択したオプションによって定義されます。パラメーター | 説明 |
---|---|
モデル | ディープ ラーニング フレームワーク モデルを指定します。 デフォルトはプロジェクトで作成されたディープ ラーニング フレームワーク モデルですが、どのモデルでも使用できます。 注意:ArcGIS Living Atlas のディープ ラーニング パッケージが入力としてサポートされています。 |
モデル パラメーター | モデルのトレーニング中に作成されたモデル引数。 |
入力画像ソース | 使用する入力画像ソース。 デフォルトはプロジェクトで指定されている画像ソースですが、データ ストア内の任意のイメージ レイヤーまたは画像コレクションを使用できます。 オブジェクト分類では、添付ファイルを含むフィーチャ レイヤーに設定できます。 |
対象地域 | プロセスが実行される、ポリゴンによって示されている地域。 |
処理モード | イメージ レイヤー内の各アイテムを処理する方法を指定します。 |
推論ツールが実行されると、結果の出力がマップに表示されます。 ディープ ラーニング プロセスからの出力を評価して、さらに作業が必要か結果に問題がないかを判断することができます。 結果に応じて、モデルを引き続き改良するかどうかの決定は、通常、必要な出力結果、結果の改良に必要な時間と作業の量、プロジェクトの期間に基づいて行います。
オブジェクト検出ツールまたはオブジェクト分類ツールが使用されている場合、検出されたオブジェクトには、そのオブジェクトの信頼度を示す信頼値が含まれています。 オブジェクトを選択してポップアップ情報を確認することで信頼値を確認できます。