点群分類モデルの評価 (3D Analyst ツール)
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 アーキテクチャーを使用すると、点群分類モデルを作成できます。 このアーキテクチャーでは、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。
<base name>_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。
<base name>_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。
<base name>_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。
<base name>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。
参照サーフェス パラメーターは、入力モデルが相対高度属性を使用してトレーニングされた場合に必要です。 ラスター サーフェスは参照高さとして使用され、そこから各ポイントに対して相対高度が内挿されます。 これは、モデルがオブジェクトをより容易に区別するために使用される追加情報を提供します。 このパラメーターに提供されるラスター サーフェスは、モデルを作成したトレーニング データで使用されたラスターと同じタイプのデータを表している必要があります。 ほとんどの場合、これは地表として分類されたポイントから作成されたラスターです。 地表フィルターを適用し、LAS データセット → ラスター ツールを使用することで、LAS データセットで地表に分類されたポイントからラスター サーフェスを生成できます。 点群 → ラスター ツールを使用して、点群シーン レイヤーから地表を生成することもできます。 入力点群から取得されていないラスター サーフェスも使用できますが、ラスター内の Z 値が点群内の Z 値と適切に対応していることを確認する必要があります。
入力モデルが、トレーニング データから除外された特定のクラスのポイントでトレーニングされている場合、除外されるクラス コード パラメーターを使用し、このモデルによって評価されるポイント セットからこれらのポイントが除外されるようにします。 特定のモデルの目的に対して有益なコンテキストを提供しないクラスを除外することで、評価されるポイント数を減らし、モデルのトレーニングと適用の速度を向上させることができます。 たとえば、建物を表すポイントは、交通信号、電線、車両などのオブジェクトを表すポイントとは関連性はありません。 建物ポイントは、LAS の建物分類 ツールを使用して確実に分類することもできます。 モデルの作成に使用されたトレーニング データからクラス 6 (建物を表す) のポイントが除外されている場合、入力点群も建物ポイントを分類し、このツールで除外する必要があります。
パラメーター
| ラベル | 説明 | データ タイプ |
|---|---|---|
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入力モデル定義 |
評価プロセスで使用される点群分類モデルとバッチ サイズ。 値テーブル列:
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Value Table |
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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 |
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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ー。 |
Folder |
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ベース名 |
評価結果を要約した各出力ファイルに使用されるファイル名接頭辞。 |
String |
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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 |
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点群クラス再分類 (オプション) |
参照点群のクラス コードは、評価対象モデルのクラス コードと一致する必要があります。 クラス コードが一致しない場合、このパラメーターを使用して、点群のさまざまなクラス コードと、評価対象のモデルでサポートされるクラスを関連付けます。 値テーブル列:
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Value Table |
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参照サーフェス (オプション) |
点群データの各ポイントの相対高度値を提供するために使用されるラスター サーフェス。 ラスターとオーバーラップしないポイントは分析から除外されます。 |
Raster Layer |
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除外されるクラス コード (オプション) |
処理から除外されるクラス コード。 0 ～ 255 の範囲内の任意の値を指定できます。 |
Long |
派生した出力
| ラベル | 説明 | データ タイプ |
|---|---|---|
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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 |
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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 |
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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 |
環境
範囲, プロセッサー タイプ, GPU ID, 出力座標系, 地理座標系変換
ライセンス情報
- Basic: 3D Analyst が必要
- Standard: 3D Analyst が必要
- Advanced: 3D Analyst が必要