これは TensorFlow による TensorFlow Lite 形式のオープンソース オブジェクト検出モデルです。
このモデルは、Common Objects in Context (COCO) データセットを使用してトレーニングされました。 COCO は、クリエイティブ コモンズ (表示 4.0) ライセンスに基づいて利用できる大規模なオブジェクト検出データセットです。 このデータセットは、人物、動物、食品、車両、日用品を含め、80 のオブジェクト カテゴリと 150 万のオブジェクト インスタンスから構成されています。
このモデルは、キャプチャした写真内の共通オブジェクトを検出するために ArcGIS Survey123 で使用することができます。
注意:
本番の調査でこのモデルを使用することは推奨されていませんが、デモの実施や Survey123 でのスマート アシスタントのテストには役立ちます。 このモデルはご自身の責任において使用することとなります。 Survey123 を使用する場合は、ご自身の責任において出力を確認し、手動で修正してください。ライセンス要件
このワークフローを完了するには、Survey123 ライセンスが必要です。 このモデルは Survey123 Connect とフィールド アプリで使用できます。
モデルの詳細
このモデルには以下の特性があります。
- 入力 - カメラ フィード (低解像度のプレビューまたは高解像度のキャプチャのいずれか) が入力として使用されます。
- 出力 - 共通オブジェクトの検出が EXIF メタデータに書き込まれている画像、または墨消しされたオブジェクトを含む画像が出力されます。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、一部のモバイル デバイスでパフォーマンスが影響を受ける可能性があります。
- アーキテクチャ - TensorFlow によるオープン ソース オブジェクト検出モデル (MobileNet アーキテクチャを使用した TensorFlow Lite 形式)。
クラス
検出可能なオブジェクトのクラスを、class パラメーターを使用して指定することで制限できます。 次の表にクラス名を示します。
person (人) | elephant (象) | wine_glass (ワイン グラス) | dining_table (食卓) |
bicycle (自転車) | bear (熊) | cup (カップ) | toilet (トイレ) |
car (車) | zebra (シマウマ) | fork (フォーク) | tv (テレビ) |
motorcycle (オートバイ) | giraffe (キリン) | knife (ナイフ) | laptop (ラップトップ) |
airplane (飛行機) | backpack (バックパック) | spoon (スプーン) | mouse (ネズミ) |
bus (バス) | umbrella (傘) | bowl (野外円形競技場) | remote (リモート) |
train (列車) | handbag (ハンドバッグ) | banana (バナナ) | keyboard (キーボード) |
truck (トラック) | tie (ネクタイ) | apple (リンゴ) | cell_phone (携帯電話) |
boat (ボート) | suitcase (スーツケース) | sandwich (サンドイッチ) | microwave (マイクロ波) |
traffic_light (信号機) | frisbee (フリスビー) | orange (オレンジ) | oven (オーブン) |
fire_hydrant (消火栓) | skis (スキー) | broccoli (ブロッコリー) | toaster (トースター) |
stop_sign (停止標識) | snowboard (スノーボード) | carrot (ニンジン) | sink (シンク) |
parking_meter (駐車メーター) | sports_ball (スポーツ用ボール) | hot_dog (ホットドッグ) | refrigerator (冷蔵庫) |
bench (ベンチ) | kite (凧) | pizza (ピザ) | book (本) |
bird (鳥) | baseball_bat (野球バット) | donut (ドーナッツ) | clock (時計) |
cat (猫) | baseball_glove (野球グローブ) | cake (ケーキ) | vase (つぼ) |
dog (犬) | skateboard (スケートボード) | chair (椅子) | scissors (はさみ) |
horse (馬) | surfboard (サーフボード) | couch (長椅子) | teddy_bear (テディ ベア) |
sheep (羊) | tennis_racket (テニス ラケット) | potted_plant (鉢植えの植物) | hair_dryer (ヘヤ― ドライヤー) |
cow (牛) | bottle (ボトル) | bed (ベッド) | toothbrush (歯ブラシ) |
モデルへのアクセスとダウンロード
共通オブジェクトの検出 事前トレーニング済みモデルを ArcGIS Living Atlas of the World からダウンロードします。 または、Survey123 Connect でモデルを調査にリンクします。
- ArcGIS Living Atlas of the World を参照します。
- 自分の ArcGIS Online アカウントの認証情報を使用してサイン インします。
- 「共通オブジェクトの検出」を検索して、検索結果からアイテム ページを開きます。
- [ダウンロード] ボタンをクリックして、モデルをダウンロードします。
ダウンロードした .dlpk 圧縮ファイルには、必要な .tflite および .emd ファイルが含まれています。
展開した .tflite および .emd ファイルは、スマート アシスタントが構成された調査のメディア フォルダーにコピーすると、Survey123 Connect で直接使用できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| Date | 説明 |
|---|---|
| 2023 年 2 月 | 共通オブジェクトの検出の初回リリース |