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。 このモデルを使用して画像内の各種オブジェクトのマスクを検出するには、以下の手順に従います。

オブジェクトの検出

画像から各種オブジェクトのマスクを検出するには、次の手順を実行します。

1. Segment Anything Model (SAM) 事前トレーニング済みモデルをダウンロードして、ArcGIS Pro にイメージ レイヤーを追加してあることを確認します。
2. 対象地域にズームするか、画像全体を使用します。

   

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] - 検出されたオブジェクト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. [引数] - 必要に応じて引数の値を変更します。
      • [パディング] - 隣接するタイルの予測がブレンドされる画像タイルの境界のピクセル数。 値を大きくすると、エッジ アーティファクトが減少し、出力が滑らかになります。 パディングの最大値には、タイル サイズの値の半分を設定できます。
      • [batch_size] - モデル推論の各ステップで処理された画像タイルの数。 これは、お使いのグラフィックス カードのメモリに応じて異なります。
      • [box_nms_thresh] - Non-Maximal Suppression によって重複するマスクのフィルタリングに使用されるボックス IoU カットオフ。
      • [points_per_batch] - このモデルによって同時に実行されるポイントの数を設定します。 値が大きいほど高速になりますが、使用される GPU メモリが増えます。
      • [stability_score_thresh] - この閾値よりも信頼度スコアが高い検出が、結果に追加されます。 可能な値の範囲は 0 ～ 1.0 です。
      • [min_mask_region_area] - 0 より大きい場合、後処理が適用されて、接続していない領域や、min_mask_region_area より面積が小さいマスク内の穴が削除されます。
   5. [Non Maximum Suppression] - 必要に応じてチェックボックスをオンにして、信頼度の低いオーバーラップ フィーチャを削除します。

      オンにした場合は、次の設定を行います。

      • [信頼度スコア フィールド] を設定します。
      • [クラス値フィールド] (オプション) を設定します。
      • [最大オーバーラップ率] (オプション) を設定します。

   

6. [プロセッサー タイプ] で [CPU] または [GPU] を選択して、[環境] タブの変数を設定します。

   GPU が使用可能であれば [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。

   処理が終了するとただちに、出力レイヤーがマップに追加されます。