画像の群衆を数えるのは、オクルージョン、低品質、およびオブジェクトのスケールのばらつきにより、難しい作業です。 ディープ ラーニング手法の開発により、この課題に対応するさまざまな群衆カウント法が提案されています。 このモデルは、群衆カウントの問題を解決する方法を使用します。
ライセンス要件
このワークフローを完了する場合のライセンス要件は次のとおりです。
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro の ArcGIS Image Analyst エクステンション
- ArcGIS Enterprise—ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online—ArcGIS Image for ArcGIS Online
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 - JPG または JPEG 画像。 最適な結果を得られる推奨画像解像度は 2000 x 2000 未満です。
- 出力 - 入力の人数としてクラスの数を含むフィーチャ レイヤー。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、計算能力が 6.0 以上の GPU が推奨されます。
- アーキテクチャ - このモデルは、DM-CountDistribution (Matching for Crowd Counting) を使用します。
- 精度メトリクス - QNRF テスト セット全体の平均 PSNR および SSIM は、それぞれ 40.65 と 0.55 です。
- トレーニング データセット - このモデルは UCF-QNRF データセットを使用してトレーニングされています。
モデルへのアクセスとダウンロード
Crowd Counting 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、ArcGIS Pro からモデルに直接アクセスするか、ArcGIS Image for ArcGIS Online でモデルを使用します。
モデルをダウンロードするには、次の手順を実行します。
- 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。
- 「Crowd Counting」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 ファイルを ArcGIS Pro 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 |
|---|---|
| 2021 年 7 月 |
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