事前トレーニング済みディープ ラーニング モデルは、画像、ポイント クラウド、またはビデオ内の複雑な形状、パターン、テクスチャをさまざまな縮尺で即座に認識できます。 つまり、道路、窓、建物フットプリントなどの地理的フィーチャをデジタイズして抽出するという面倒なタスクの負担を簡単に軽減できます。

事前トレーニング済みモデルを使用すると、データセットのラベル付けや独自モデルのトレーニングに時間と労力を費やす必要がなくなります。 Esri の事前トレーニング済みモデルは、さまざまな区画から取得した膨大な量のデータでトレーニングされ、何を探すべきかを学習しています。

Esri の事前トレーニング済みモデルはすべての区画でトレーニングされているわけではありませんが、特定のテレイン、区画、画像タイプに適応させることができます。 Esri のモデルから始めて、独自のラベル付きデータを使用して、ニーズに合わせて事前トレーニング済みモデルを微調整します。

増加している事前トレーニング済みディープ ラーニング モデルには、ArcGIS Living Atlas of the World からアクセスできます。 画像チームは、ビジネス ニーズをサポートするために、新しい補完モデルを継続的にトレーニングおよび提供することに懸命に取り組んでいます。