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)

このツールは、入力ラスターに対して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、分類済みラスターを作成します。有効な各ピクセルにはクラスラベルが割り当てられます。

[現在のマップ範囲を使用] がオンの場合、現在のマップ範囲に表示されるラスターの領域だけが解析されます。オフの場合、ラスター全体が、現在のマップ範囲内になくても解析されます。

ピクセルの分類に使用される画像の選択

分類する入力画像。

これには、イメージサービスの URL、ラスターレイヤー、イメージサービスレイヤーのいずれかを指定できます。

入力ディープラーニングパッケージ (* .dlpk) アイテム。

ディープラーニングパッケージは、Esri モデル定義 JSON ファイル (* .emd)、ディープラーニングバイナリモデルファイル、および使用されるオプションの Python ラスター関数から構成されます。

関数の引数は、入力モデルによって参照される Python ラスター関数クラスで定義されます。ここでは、実験や調整のための追加のディープラーニングパラメーターおよび引数 (感度を調整するための信頼性の閾値など) をリストします。

引数の名前は、ツールがラスター解析サーバー上で Python モジュールを読み取ることによって入力されます。

[マイコンテンツ] で作成され、マップに追加されるレイヤーの名前。デフォルトの名前は、ツール名と入力レイヤー名に基づいて設定されます。レイヤーがすでに存在する場合は、別の名前を指定するよう求められます。

[出力の保存場所] ドロップダウンボックスを使用して、結果を保存する [マイコンテンツ] 内のフォルダーの名前を指定できます。