点群分類モデルの評価 (Evaluate Point Cloud Classification Model) (3D Analyst)—ArcGIS Pro

サマリー

各モデルから取得した分類結果の計算のベースラインとして適切に分類された点群を使用して、1 つ以上の点群分類モデルの品質を評価します。

使用法

最適な評価結果を得るために、評価される対象オブジェクトで参照点群を適切に分類する必要があります。
評価されるすべての入力モデルに同じ分類コードが必要です。評価対象モデルのクラスと値または意味が一致するクラスコードが参照点群にない場合、[点群クラス再分類] パラメーターを使用して、参照点群の分類をトレーニング済みモデルのコードに指定します。
PointCNN ディープラーニングアーキテクチャを使用すると、点群分類モデルを作成できます。このアーキテクチャでは、同じ入力データセットを処理するときに少し異なる結果が生成される場合があります。同じモデルを入力として複数回指定して、点群の分類結果の一貫性を評価できます。分類結果のばらつきの可能性に関する詳細は、「PointCNN: Convolution On X-Transformed Points」をご参照ください。
評価プロセスによって、[ターゲットフォルダー] パラメーター値に複数の出力ファイルが作成されます。各ファイルの名前は、[ベース名] パラメーター値で指定したテキストで始まります。
- <ベース名>_ModelStatistics.csv - 各モデルの全体的な正確度、精度、再現率、F1 スコアを一覧したテーブル。
- <ベース名>_ClassCodeStatistics.csv - 各クラスコードの正確度、精度、再現率、F1 スコアの評価結果をまとめたテーブル。
- <ベース名>_ConfusionMatrices.csv - 参照点群の各クラスコードの各ポイントが入力モデルごとにどのように分類されたかをまとめたテーブル。真陽性と偽陽性の数に加え、偽陽性が発生したクラスもこのテーブルで特定されます。
- <ベース名>_ConfusionMatrix_<model number>.png - 特定のモデルの混同行列をわかりやすく表現したチャートの画像。

パラメーター

ラベル	説明	データタイプ
入力モデル定義	評価される点群分類モデル。 Esri モデル定義 (.emd) とディープラーニングパッケージ (.dlpk) ファイルを入力として使用できます。	File; String
参照点群	分類モデルを評価するのに使用される点群。	LAS Dataset Layer; File
ターゲットフォルダー	評価結果を要約したファイルを格納するディレクトリ。	Folder
ベース名	評価結果を要約した各ファイルの接頭辞になる名前。	String
処理境界 (オプション)	分類モデルを評価するのに使用される参照点群の一部を表現するポリゴンフィーチャ。	Feature Layer
点群クラス再分類 (オプション)	評価対象モデルのクラスコードと一致するように、参照点群のクラスコードの方法が再分類されます。	Value Table

派生した出力

ラベル	説明	データタイプ
出力混同マトリックス	各入力モデルの各クラスコードの混同行列を格納する CSV 形式のテーブル。	Text File
出力モデルの統計	入力モデルの全体的な統計情報を要約した CSV 形式のテーブル。	Text File
出力クラスコード統計情報	各入力モデルの各クラスコードの統計情報を要約した CSV 形式のテーブル。	Text File

arcpy.ddd.EvaluatePointCloudClassificationModel(in_trained_model, in_point_cloud, target_folder, base_name, {boundary}, {class_remap})

名前	説明	データタイプ
in_trained_model [in_trained_model,...]	評価される点群分類モデル。 Esri モデル定義 (.emd) とディープラーニングパッケージ (.dlpk) ファイルを入力として使用できます。	File; String
in_point_cloud	分類モデルを評価するのに使用される点群。	LAS Dataset Layer; File
target_folder	評価結果を要約したファイルを格納するディレクトリ。	Folder
base_name	評価結果を要約した各ファイルの接頭辞になる名前。	String
boundary (オプション)	分類モデルを評価するのに使用される参照点群の一部を表現するポリゴンフィーチャ。	Feature Layer
class_remap [class_remap,...] (オプション)	評価対象モデルのクラスコードと一致するように、参照点群のクラスコードの方法が再分類されます。	Value Table

派生した出力

名前	説明	データタイプ
out_confusion_matrices	各入力モデルの各クラスコードの混同行列を格納する CSV 形式のテーブル。	Text File
out_model_statistics	入力モデルの全体的な統計情報を要約した CSV 形式のテーブル。	Text File
out_class_code_statistics	各入力モデルの各クラスコードの統計情報を要約した CSV 形式のテーブル。	Text File

コードのサンプル

EvaluatePointCloudUsingTrainedModel (トレーニング済みモデルを使用した点群の評価) の例 (Python ウィンドウ)

次のサンプルは、Python ウィンドウでこのツールを使用する方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ddd.EvaluatePointCloudUsingTrainedModel(
        ['Transmission_Power_Lines.dlpk', 'Distribution_Power_Lines.dlpk'], 
        'Classified_Power_Lines.lasd', 'D:/Evaluate_PointCNN_Models', 
        'Power_Line_Results_', 'test_boundary.shp', [[18, 14], [20, 14]])

環境

範囲, プロセッサタイプ, GPU ID, 出力座標系, 地理座標系変換

特殊なケース

ライセンス情報

Basic: 次のものが必要 3D Analyst
Standard: 次のものが必要 3D Analyst
Advanced: 次のものが必要 3D Analyst

サマリー

使用法

パラメーター

派生した出力

派生した出力

コードのサンプル

環境

特殊なケース

ライセンス情報

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