メモリ必要量の目安


Metashapeでのメモリ必要量の目安


この記事では、さまざまなタイプの測量(高高度空撮測量と近距離空撮測量)の一般的な処理に費やされたメモリ消費のピークと処理時間の例を示します。

処理は、Metashape Professionalバージョン1.6.4、次のハードウェア構成で実行されています。
(Agisoft CLOUDの単一ノードで計測)

CPU 32 vCPU (2.7 GHz Intel Xeon E5 2686 v4)
GPU 32 x NVIDIA Tesla M60
RAM 240 GB
高高度空撮処理ベンチマーク

高高度空撮処理のベンチマークに使用されるデータセットは、40メガピクセル(4千万画素)の解像度 x 920枚の画像で構成されています。データは Sony RX1RIIカメラを搭載したWingtraプラットフォーム(WingtraOne VTOLマッピングドローン)を使用して撮影され、イメージの座標は正確なPPK法で測定されています。 GCP(地上基準点)データは処理に使用されませんでした。評価用の目的のみで、このデータセットはWingtra Webサイトからダウンロードできます("High-resolution quarry mapping"データセット)

metashape

アラインメントは、汎用自前選択、座標事前選択とキーポイント制限40,000 と タイポイント制限4,000 を使用して、中精度と高精度のアライメントを行いました。カメラモデルのパラメーターを可変させるオプションは各処理で無効にしてあります。


アライメント以降の処理では、高精度のアライメントの結果に基づいて実行されています。

画像マッチング、深度マップ計算、深度マップベースのメッシュ生成、およびDEM生では、GPUアクセラレーションを使用しました。

表 1. Metashape Professional 1.6.4による高高度空撮処理のベンチマーク


処理 (ソース)/ パラメータ 処理時間 ピーク時のメモリ消費量
写真のマッチング
中精度23 m 36 s691 Mb
高精度24 m 15 s638 Mb
カメラのアライメント
中精度10 m389 Mb
高精度5 m422 Mb
深度マップ生成
高品質/弱3 h 18 m9.66 Gb
中品質/弱1 h 05 m3.56 Gb
低品質/弱31 m 12 s1.28 Gb
高密度ポイントクラウド生成
高品質/弱2 h 34 m17.34 Gb
中品質/弱39 m13.84 Gb
低品質/弱31 m 12 s 8.30 Gb
メッシュ生成(深度マップより)
高品質/弱6 h 16 m15.41 Gb
中品質/弱1 h 21 m12.72 Gb
低品質/弱23 m11.74 Gb
DEM生成(高密度ポイントクラウドより)
高品質13 m350 Mb
中品質 5 m335 Mb
低品質 2 m331 Mb
DEM生成(深度マップより)
高品質3 h 20 m11.72 Gb
中品質1 h 06 m 8.39 Gb
オルソ画像生成(DEMより)
DEM (高品質)1 h 23 m 8.66 Gb
DEM (中品質)1 h 07 m10.28 Gb
DEM (低品質)59 m11.94 Gb
タイルモデル生成(高密度ポイントクラウドより)
高品質16 h 47 m21.06 Gb
中品質 8 h 01 m22.19 Gb
低品質 6 h 20 m23.64 Gb

ノート:オルソ補正プロセス(オルソモザイク構築ステージの最初の部分)のメモリ消費量は、CPUスレッドの数に比例します。

近距離空撮測量のベンチマーク

近距離空撮測量のベンチマークに使用されるデータセットは、DJI Phantom 4 RTKドローンで、プリフライトとして上空からの画像(直下および斜め)の124枚の写真と、プリフライトから生成された自動ミッションプランで撮影された648枚の画像、合計772枚の画像が使用されました。カメラの画素数は18メガピクセル(1千8百万画素)です。


以下の画像にカメラの位置と作業ボリュームの参考となる、リコンストラクションされたメッシュモデルを示します。

metashape

アラインメントは、汎用自前選択のみとキーポイント制限40,000 と タイポイント制限4,000 を使用して、中精度と高精度のアライメントを行いました。カメラモデルのパラメーターを可変させるオプションは各処理で無効にしてあります。

アライメント以降の処理では、高精度のアライメントの結果に基づいて実行されています。

画像マッチング、深度マップ計算、深度マップベースのメッシュ生成ではGPUアクセラレーションを使用しました。テクスチャの生成にはCPUのみ使用しています。

表 2. Metashape Professional 1.6.4による近距離空撮測量のベンチマーク


処理 (ソース)/ パラメータ 処理時間 ピーク時のメモリ消費量
写真のマッチング
中精度35 m 23 s501 Mb
高精度44 m 42 s592 Mb
カメラのアライメント
中精度5 m 51 s656 Mb
高精度6 m 45 s649 Mb
深度マップ生成
高品質/弱50 m5.22 Gb
中品質/弱19 m1.87 Gb
低品質/弱11 m863 Mb
高密度ポイントクラウド生成
高品質/弱1 h 50 m35.82 Gb
中品質/弱28 m 35 s16.45 Gb
低品質/弱9 m 03 s6.31 Gb
メッシュ生成(深度マップより)
高品質/弱2 h 13 m12.56 Gb
中品質/弱38 m 26 s11.05 Gb
低品質/弱13 m 52 s10.76 Gb
テクスチャーの為のUV生成
高品質 (14 M faces)1 h 19 m6.54 Gb
中品質 (3.6 M faces)42 m6.19 Gb
低品質 (920 K faces)23 m 40 s5.23 Gb
テクスチャーのブレンディング(CPUのみ、8Kマップ)
高品質 (14 M faces)19 m 54 s20.87 Gb
中品質 (3.6 M faces) 9 m 16 s21.27 Gb
低品質 (920 K faces) 6 m 46 s21.27 Gb
テクスチャーのブレンディング(CPUのみ、16Kマップ)
高品質 (14 M faces)25 m32.62 Gb
中品質 (3.6 M faces)15 m32.53 Gb
低品質 (920 K faces)12 m 52 s35.87 Gb

ノート:テクスチャブレンディング操作(テクスチャー生成ステージの2番目の部分)のメモリ消費量は、CPUで実行された場合はCPUスレッド数に比例します。テクスチャブレンディングにGPUアクセラレーションを使用する場合そのような制限はありません。