セグメンテーション モデルは、ピクセルをさまざまなクラスに分類することによってピクセル単位の分類を実行します。 分類後のピクセルは画像内の異なるオブジェクトや領域に対応しています。 これらのモデルには複数の領域にまたがるさまざまな用途があります。 これらのモデルを衛星画像や航空写真に対して使用した場合、建物フットプリント、道路、水域、農地などのフィーチャを識別することができます。
一般に、すべてのセグメンテーション モデルは対象オブジェクトのラベルが付いたデータセットを使用して最初からトレーニングする必要があります。 これは非常に困難で時間のかかる作業です。 Meta AI による Segment Anything Model (SAM) は、ゼロショット学習を使用して (その名が示すように) あらゆるものをセグメント化して、追加のトレーニングなしで複数の領域にまたがってジェネラライズするときに使用可能な基本モデルを作成することを目的としています。
SAM は、1,100 万個の画像と 10 億個以上のマスクから成る Segment Anything 1-Billion mask dataset (SA-1B) を使用してトレーニングされています。 これにより、このモデルは一度も見たことがないものであっても、オブジェクト境界の識別と複数のドメインにまたがる各種オブジェクトの識別において非常に安定した性能を発揮します。 このモデルは、画像内の各種オブジェクトのマスクを抽出するときに使用します。
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 - 8 ビット、3 バンドの画像。
- 出力 - 画像内の各種オブジェクトのマスクを含むフィーチャクラス。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、CUDA 計算能力が 6.0 以上の GPU が推奨されます。 このモデルには 8 GB 以上の GPU メモリが搭載された GPU が必要です。
- 適用できる地域 - このモデルは全世界で機能します。
- アーキテクチャ - このモデルは、Meta AI によるオープンソース Segment Anything Model (SAM) に基づいています。
モデルへのアクセスとダウンロード
Segment Anything Model (SAM) 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、[ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)] ツールを使用して ArcGIS Pro から直接モデルにアクセスするか、ArcGIS Image for ArcGIS Online でモデルを使用します。
- 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。
- 「Segment Anything Model」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 で直接使用することも、ArcGIS Enterprise にアップロードして使用することもできます。 さらに、必要に応じて事前トレーニング済みモデルを微調整できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| 日付 | 説明 |
|---|---|
| 2023 年 5 月 |
Segment Anything Model (SAM) の初回リリース |