モデルの使用

このモデルは、ArcGIS Pro の Image Analyst ツールボックスからアクセスできる [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)] ツールで使用することができます。 以下の手順でモデルを使用して、画像の舗装のひび割れを検出します。

舗装のひび割れの検出

画像から舗装のひび割れを検出するには、次の手順を実行します。

1. Pavement Crack Detection モデルをダウンロードして、ArcGIS Pro にイメージ レイヤーを追加します。
2. 対象地域にズームします。

   

3. [解析] タブの [ツール] を参照します。

   

4. [ジオプロセシング] ウィンドウの [ツールボックス] タブをクリックして [Image Analyst ツール] を選択し、[ディープ ラーニング] の [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)] ツールを参照します。

   

5. [パラメーター] タブで、次のように変数を設定します。
   1. [入力ラスター] - 画像を選択します。
   2. [出力検出オブジェクト] - 検出されたひび割れを含む出力フィーチャクラスを設定します。
   3. [モデル定義] - 事前トレーニング済みモデルの .dlpk ファイルを選択します。

   

6. [環境] タブで、次のように変数を設定します。
   1. [処理範囲] - ドロップダウン メニューから [現在の表示範囲] または他の選択肢を選択します。
   2. [セル サイズ] (必須) - 画像の解像度として値を設定します。 デフォルト値のままにして、デフォルトの画像範囲を選択できます。
   3. [プロセッサー タイプ] - [CPU] または [GPU] を選択します。

      可能であれば [GPU] を選択し、[GPU ID] を、使用する GPU に設定することをお勧めします。

   

7. [実行] をクリックします。

   出力レイヤーがマップに追加されます。

   

   ズームしてさらに詳しく結果を確認できます。