Available with Image Server
Deep Learning Studio はディープ ラーニング モデルの開発と使用はプロジェクト タイプを含むプロジェクトに構成します。 ピクセル分類、オブジェクト検出、オブジェクト分類すべてを Deep Learning Studio プロジェクトで作成できます。 ArcGIS Enterprise 11.1 の Deep Learning Studio では、Deep Learning Studio プロジェクトと呼ばれる新しいポータル アイテム タイプが導入されました。 Deep Learning Studio プロジェクトは、ディープ ラーニング プロセスを完了するために必要な参照リソースを組織の 1 つの場所に構成します。 プロジェクトの構成方法は、Web GIS の一部として共有されたサービスとリソースを使用して組織のエンタープライズ全体に拡張可能な、的を絞ったユーザー エクスペリエンスを表します。
プロジェクトの構成のセクション
ディープ ラーニング解析のプロジェクト情報は以下のサブセクションに含まれています。
一般
このセクションには、そのプロジェクトに関する基本情報が含まれており、3 つのステップすべてに必要であり、以下が含まれています。
- [プロジェクト名] - プロジェクトの一意の識別子。
- [プロジェクト タイプ] - [推測の実行] ステップで使用されるディープ ラーニング解析のタイプを参照します。これに基づいて、画像チップのエクスポートに使用される画像チップ メタデータ、オプション、サポートされるバックボーン モデルが指定されます。
注意:
プロジェクト作成中にプロジェクト タイプをいったん選択した後で、変更することはできません。
- [タグ] - 組織内でプロジェクトを検索するときに使用されるキーワード。
- [サマリー] - 実行中の解析に関するプロジェクトの簡単な説明。
グループとユーザー
収集プロセスを実行するため、プロジェクトに追加のチーム メンバーが必要になることがあります。 Deep Learning Studio プロジェクトのこのセクションでは、プロジェクトの作業を組織の既存のグループと共有する方法を制御します。
注意:
このセクションはプロジェクト構成中にいつでも変更できますが、グループを選択するよう求めるプロンプトは、[トレーニング データの準備] ステップを選択したときにプロジェクトがトレーニング用に構成されていない場合にのみ表示されます。
このステップでは、Enterprise のグループを選択できます (すでに作成されている場合)。 Deep Learning Studio 内でグループを作成することはできません。
画像ソース
このセクションでは、[トレーニング データの準備] ステップで使用する画像ソースを指定します。 組織に追加されているすべての画像ソースにここからアクセスできます。 画像ソースの空間範囲は、作業単位を分割するため、またトレーニング サンプル作成用の入力レイヤーとして使用されます。
注意:
組織内でホストされている画像レイヤーに加え、Deep Learning Studio がクラウド ストアおよびクラウド ラスター ストアの場所からの画像レイヤーをサポートします。
作業単位
前のセクションで指定した画像ソースに応じて、タスクの単位を定義するグリッド システム、カスタム作業単位、個々の画像の 3 つの構成オプションのいずれかに基づいて、作業単位が自動的に作成されます。 作業単位によって、個別に収集、確認、承認可能な小さい単位にコレクション トレーニング プロセスが分割されます。