ArcGIS Proのディープラーニングのヒントとコツ：パート1

Adam Carnow

衛星画像には、都市の建物の数から世界中の畑で育てられている作物の種類まで、多くの情報が含まれています。しかし、画像からこのデータを抽出することは、ベクターデータセットを扱うよりも複雑です。歴史的に、画像内の建物やプール、ヤシの木を抽出するには、それぞれの特徴を手動でデジタイズする必要がありました。このプロセスは画像のサイズによっては数週間から数年かかることもありました。しかし、計算能力の向上とArcGIS Proで利用可能な新しいディープラーニングツールのおかげで、誰でもコンピューターに画像から特徴を識別し抽出する作業を学習させることができます。<\/SPAN><\/P>最も大まかなレベルでは、ディープラーニングは機械学習の一種であり、ユーザーが屋根の上にポリゴンを描くなどしてトレーニングサンプルを作成し、コンピュータモデルがこれらのトレーニングサンプルから学習し、画像の残りの部分をスキャンして類似した特徴を識別します。このブログ記事は3部構成シリーズの第1回目であり、ArcGIS Proでディープラーニングモデルを実行するためのソフトウェアおよびハードウェア要件から始めて、このプロセスをより深く掘り下げていきます。<\/SPAN><\/P>https:\/\/www.esri.com\/arcgis-blog\/products\/arcgis-pro\/imagery\/deep-learning-with-arcgis-pro-tips-tricks\/<\/A><\/P>

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