ディープ ラーニングを使用したピクセルの変換 (Image Analyst ツール)

サマリー

トレーニング済みのディープ ラーニング モデルを実行して、画像内のピクセルを変換します。

使用法

• このツールは、ディープ ラーニング モデル情報を使用して画像内のピクセルを変換するために使用します。 変換の例としては、ピクセル解像度の向上やカラー画像へのグレースケール画像の変換などがあります。

• 超解像 モデル タイプを使用すると、画像解像度を向上させることができます。

• CycleGAN モデル タイプを使用すると、グレースケールから赤、緑、青 (RGB) 色への変換などの画像変換を実行できます。

• Pix2Pix モデル タイプを使用すると、SAR から RGB への変換などの画像変換を実行できます。

• モデル定義の JSON ファイル (.emd) については、下記のサンプルをご参照ください。

モデル定義の JSON ファイル (*.emd) のサンプル

<!--```json { "Framework": "", "ModelConfiguration":" ", "ModelFile":"", "InferenceFunction":"", "ModelType":"", "ImageHeight":256, "ImageWidth":256, "ExtractBands":[0,1,2], "CropSizeFixed": 1, "BlackenAroundFeature": 1, "Classes": [ { "Value": 0, "Name": "Building", "Color": [255, 0, 0] } ] }

パラメーター

• Dialog
• Python

ラベル	説明	データ タイプ
入力ラスター	変換する 1 つまたは複数の入力ラスター画像。	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Folder; Feature Layer; Feature Class
モデル定義	モデル定義 JSON ファイル (*.emd) へのパス。	File; String
引数 (オプション)	モデル定義 パラメーターからの情報が、このパラメーターの設定に使用されます。 これらの引数は、モデル アークテクチャによって変わります。 ArcGIS でトレーニングされるモデルのサポート対象モデル引数は次のとおりです。 ArcGIS の事前トレーニング済みモデルとカスタム ディープ ラーニング モデルは、別途ツールがサポートする引数を持つ場合があります。 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 カードのメモリーに応じて異なります。 この引数はすべてのモデル アーキテクチャーで使用できます。 direction—画像が 2 つのドメイン間で変換されます。 オプションは AtoB と BtoA です。 この引数は CycleGAN アーキテクチャーでのみ使用できます。 この引数の詳細については、CycleGAN の機能 をご参照ください。 n_timestep—使用される時間ステップ数。 デフォルトは 200 です。 生成データの質に応じて増減することができます。 この引数は、Super Resolution with SR3 backbone モデル アーキテクチャーでのみサポートされます。 padding—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。 出力を滑らかにすると同時にアーティファクトを減らすには、この値を大きくします。 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。 この引数はすべてのモデル アーキテクチャーで使用できます。 sampling_type—使用されるサンプリングのタイプ。 ddim (ノイズ除去拡散暗黙モデル) と ddpm (ノイズ除去拡散確率論的モデル) の 2 つのサンプリング タイプを使用できます。 デフォルトは ddim で、ddpm に比べて少ない時間ステップで結果が生成されます。 この引数は、Super Resolution with SR3 backbone モデル アーキテクチャーでのみサポートされます。 schedule—使用する学習率スケジュールのタイプ。このオプションは、モデルのトレーニング中にモデルの学習率を調整するときに使用します。 デフォルトのスケジュールは、トレーニングされたモデルと同じです。 この引数は、Super Resolution with SR3 backbone モデル アーキテクチャーでのみサポートされます。 tile_size—予測のために画像が分割される画像タイルの幅と高さ。 この引数は CycleGAN アーキテクチャーでのみ使用できます。 値テーブル列: 名前—関数の引数の名前。 値—関数の引数の値。	Value Table
処理モード	モザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムを処理する方法を指定します。 入力ラスターがモザイク データセットまたはイメージ サービスである場合、このパラメーターが適用されます。 モザイク画像として処理—モザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムがモザイク化され、処理されます。 これがデフォルトです。 すべてのラスター アイテムを個別に処理—モザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムが、個別の画像として処理されます。	String
出力フォルダー (オプション)	出力ラスターが格納されるフォルダー。 このパラメーターは、入力ラスターが画像のフォルダー、またはすべてのアイテムが個別に処理されるモザイク データセットである場合に必須です。 デフォルトは、プロジェクト フォルダー内のフォルダーです。	Folder
出力フィーチャ (オプション)	出力ラスターが格納されるフィーチャクラス。 このパラメーターは、入力ラスターが画像のフィーチャクラスの場合は必須です。 フィーチャクラスがすでに存在する場合、既存のフィーチャクラスに結果が追加されます。	Feature Class
添付ファイルの上書き (オプション)	既存の画像添付ファイルを上書きするかどうかを指定します。 このパラメーターは、入力ラスター パラメーターの値が画像添付ファイルを含むフィーチャクラスの場合にのみ有効です。 オン—既存のフィーチャクラスが、更新された新しい添付ファイルで上書きされます。 オフ—既存の画像添付ファイルは上書きされず、新しい画像添付ファイルが新しいフィーチャクラスに保存されます。 このオプションを指定する場合、出力フィーチャ パラメーターに値を設定する必要があります。 これがデフォルトです。	Boolean
ピクセル空間の使用 (オプション)	マップ空間の画像に対して推論を実行するかどうかを指定します。 ピクセル空間とは、表示エリア内のピクセル数によって定義される x,y 座標空間のことです (1024 x 768 など)。 オン—ピクセル空間で推論を実行し、出力を元のマップ空間に変換します。 このオプションは、マップ空間を使用するとフィーチャが歪む可能性がある斜め撮影画像やストリート ビュー画像を使用する場合に便利です。 オフ—マップ空間で推論を実行します。 これがデフォルトです。	Boolean

戻り値

ラベル	説明	データ タイプ
出力ラスター データセット	結果を含むラスターまたはモザイク データセットの名前。	Raster

環境

セル サイズ, 現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, GPU ID, マスク, 出力座標系, 並列処理ファクター, プロセッサー タイプ, スクラッチ ワークスペース, スナップ対象ラスター

ライセンス情報

• Basic: Image Analyst が必要
• Standard: Image Analyst が必要
• Advanced: Image Analyst が必要

関連トピック

• ジオプロセシング ツールの検索
• ディープ ラーニング ツールセットの概要
• ArcGIS のディープ ラーニング フレームワークのインストール
• 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
• ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類
• ディープ ラーニング モデルのトレーニング
• ディープ ラーニング引数
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