ディープ ラーニング モデル

Image Analyst ライセンスで利用できます。

ArcGIS Pro で使用できるディープ ラーニング モデルの概要を次の表に示します。 各行には、互換性のあるメタデータ形式と特定モデルの主な用途が記載されています。 利用可能な場合は、付随する例も示されています。

ディープ ラーニング モデル タイプ	サポートされているメタデータ	タスク	例
BDCN Edge Detector	分類されたタイル	ピクセル分類	土地区画抽出
Change Dectector	分類されたタイル 変化の検出	ピクセル分類 (変化の検出)	建物の変化の検出
ConnectNet	分類されたタイル	ピクセル分類
CycleGAN	タイルのエクスポート CycleGAN	画像変換 (ペアリング解除済みの画像)	SAR から RGB に変換
DeepLab	分類されたタイル	ピクセル分類
Faster R-CNN	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	オブジェクトの検出
フィーチャ分類器	ラベル付きタイル ImageNet 複数のラベル付きタイル	オブジェクトの検出	フィーチャ カテゴリ
HED Edge Detector	分類されたタイル	ピクセル分類	土地区画抽出
画像キャプショナー	画像のキャプショニング	画像変換
Mask R-CNN	R-CNN マスク	オブジェクト検出 (インスタンス セグメンテーション)	Caribou 検出および分類
MMDetection	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	オブジェクトの検出
MMSegentation	分類されたタイル	ピクセル分類
Multi-Task Road Extractor	分類されたタイル	ピクセル分類	自動道路抽出
Pix2Pix	タイルのエクスポート	画像変換 (ペアリング済みの画像)	履歴画像のカラー化
PSPNet	分類されたタイル	ピクセル分類
RetinaNet	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	オブジェクトの検出	公益施設および植生の検出
Siam Mask	RCNN マスク	オブジェクト追跡
SSD	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	オブジェクトの検出	ヤシの木の健康状態の検出
超解像	超解像	画像変換	画像の解像度の増加
U-Net	分類されたタイル	ピクセル分類	建物フットプリントの抽出
YOLOv3	PASCAL_VOC_rectangles KITTI_rectangles	オブジェクトの検出

注意:

トレーニング用に Python ノートブックを使用している一部の例は、[ディープ ラーニング モデルのトレーニング (Train Deep Learning Model)] ツールを使用して実行することができます。