画像からの特徴抽出

RicklynHukriede

機械学習技術は、特徴抽出の従来のアプローチを補完または置き換えています。この<\/SPAN><\/P><\/DIV><\/DIV>ワークショップでは、まずArcGISにおける特徴抽出のための従来の機械学習手法、例えば<\/SPAN><\/P><\/DIV><\/DIV>support vector machine、random forest、およびクラスタリングを検討します。次に、ArcGIS Proでの物体検出と画像分類のための最先端のdeep<\/SPAN><\/P><\/DIV><\/DIV>learningフレームワークの活用に進みます。最後に、デスクトップアプローチを超えて特徴抽出を行い、deep learningモデルをArcGIS Enterpriseに公開し、ArcGIS Image Server上のラスター解析でクラウド内の特徴抽出ワークフローをスケールする方法について議論します。<\/SPAN><\/P><\/P>National Government向けのさらなるTechnical Workshopsはこちらをご覧ください <\/SPAN><\/SPAN><\/SPAN><\/A><\/P> <\/SPAN><\/P><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV>