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分類 (Classify Objects Using Deep Learning)] ツールで使用できます。

画像の推奨構成

以下の画像構成をお勧めします。

• 解像度 - 必要な画像解像度は 224 x 224 ピクセルです。
• 画像 - 8 ビット、3 バンドの (RGB) 画像。

  注意:

  入力画像は、以下のサンプル画像に示すように、画像ごとに、1 枚の葉全体とともに、グレーまたはソリッド カラーの背景が必要です。

植物の葉の病気を分類

次の手順で、画像から植物の葉の病気を分類します。

1. Plant Leaf Disease Classification モデルをダウンロードします。
2. [データの追加] をクリックして、[コンテンツ] ウィンドウに画像を追加します。
   

   この画像で予測を実行します。

3. [解析] タブをクリックして [ツール] を参照します。

   

4. [ジオプロセシング] ウィンドウで [ツールボックス] をクリックして、[Image Analyst ツール] を展開します。 [ディープ ラーニング] で [ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの分類 (Classify Objects Using Deep Learning)] ツールを選択します。
   
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] - ドロップダウン メニューまたはフォルダーから入力画像を選択します。
   2. [出力分類オブジェクト フィーチャクラス] - 出力フィーチャクラスを設定します。
   3. [モデル定義] - 事前トレーニングされた、または微調整されたモデルの .dlpk ファイルを選択します。
   4. [モデル引数] (オプション) - 必要に応じて引数の値を変更します。
      
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 メニューからデフォルト範囲または他の選択肢を選択します。
   2. [プロセッサー タイプ] - 必要に応じて [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。

8. [コンテンツ] ウィンドウで出力フィーチャ レイヤーを右クリックして、[属性テーブル] をクリックします。 属性テーブルの Label 列には、属性テーブルには、画像に示されている予測された葉の病気が格納されます。