ArcGIS Pro のディープ ラーニング機能は、いくつかのツールおよび機能で使用できます。
モデル トレーニング
ディープ ラーニング モデルを使用して画像内のフィーチャやオブジェクトを識別するには、まず、それらのオブジェクトを認識するようトレーニングを行う必要があります。ディープ ラーニング モデルのトレーニングでは、従来の機械学習の画像分類モデルのトレーニングと同じステップを数多く実施します。トレーニング サンプルおよび入力画像を収集して提供したうえでモデルをトレーニングし、それらのフィーチャやオブジェクトを認識できるよう学習させます。
[ディープ ラーニングのオブジェクトのラベル付け] ウィンドウを使用すると、ディープ ラーニング モデルのトレーニングに使用されるラベル付きデータセットの収集と生成を行えます。画像内でオブジェクトの識別やラベル付けを対話的に行い、モデルのトレーニングに必要な画像チップ、ラベル、統計情報としてトレーニング データをエクスポートします。ラベル付きのベクター データやラスター データがすでにある場合は、[ディープ ラーニング用のトレーニング データをエクスポート (Export Training Data For Deep Learning)] ジオプロセシング ツールを使用して、次のステップに必要なトレーニング データを生成します。
[ディープ ラーニング モデルのトレーニング (Train Deep Learning Model)] ツールでは、エクスポートされたトレーニング データを使用して、ディープ ラーニング モデルをトレーニングします。トレーニング プロセスの構成には、いくつかのモデル タイプと引数を使用できます。
モデル推論
モデル推論とは、トレーニング済みのモデルを使用して、画像から情報を抽出するプロセスを指します。ArcGIS Pro のモデル推論のオプションは次のとおりです。
- オブジェクトの検出 - 画像内でオブジェクトまたはフィーチャ周辺に境界四角形を生成し、その位置を特定します。[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)] ツールを使用します。
- オブジェクトの分類 - 画像内のフィーチャのクラスやカテゴリを識別するためのラベルを生成します。[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)] ツールを使用します。
- ピクセルの分類 - 各ピクセルがクラスまたはカテゴリに属する、分類済みラスターを生成します。[ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)] ツールを使用します。
探索的解析
[オブジェクトの検出] 探索的解析ツールでは、トレーニング済みのディープ ラーニング モデルを使用して、現在のマップたはシーンに表示されているオブジェクトを認識します。識別された各フィーチャは、マップの座標系で位置を指定したポイント フィーチャ、オブジェクトの方向と範囲を詳述する属性、およびその信頼値で表されます。このツールは、トレーニング済みの Faster R-CNN モデルであればどれでも使用でき、アクティブ ビュー内でオブジェクトをオンデマンド検出できるよう設計されています。
結果の見直し
ディープ ラーニング モデルを使用後、結果を確認して、モデルの精度を評価することが重要です。
[属性] ウィンドウを使用し、オブジェクトベースの推論 ([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) の結果を確認します。または、[オブジェクト検出精度の計算 (Compute Accuracy For Object Detection)] ツールを使用し、精度評価の表やレポートを生成することもできます。