AI モデルを使用したエンベディングの生成 (GeoAI ツール)
サマリー
基礎モデルを使用して、地理空間データのセマンティックエンベディングを生成します。 このツールは、画像や地理的な位置などの入力データを、意味論的意味を取得するベクトルエンベディングに変換します。 これらのエンベディングは、類似検索、変化の検出、説明によるフィーチャの検索など、ArcGIS Pro の下流のエンベディングに基づくツールやワークフローで使用できます。
使用法
- このツールを使用するには、ディープ ラーニング フレームワークがインストールされている必要があります。 ArcGIS Pro のディープ ラーニング フレームワークを使用するようにコンピューターを設定するには、ArcGIS 用のディープ ラーニング フレームワークのインストール をご参照ください。
このツールは、モデル情報を含んでいるモデル定義ファイルを必要とします。 入力モデル定義ファイル パラメーター値には、Esri モデル定義の JSON ファイル (.emd) か、ディープ ラーニング モデル パッケージ (.dlpk) を指定することができます。 モデル ファイルはローカルに格納するか、ArcGIS Living Atlas of the World 上でホストできます。
This tool supports the use of third-party models created using the model extensibility feature. This feature enables tasks—ArcGIS Pro でサポートされているツールによってトレーニングされていないカスタム ディープ ラーニング モデルを使用して、ロケーション、テキスト、画像などのエンベディングを生成することなどです。 カスタム ディープ ラーニング モデル ファイルの作成の詳細については、「ArcGIS でのサードパーティの言語モデルの使用」をご参照ください。
このツールは、CPU または GPU 上で実行できます。ただし、ディープ ラーニングは計算負荷が高いので、GPU を使用することをおすすめします。 GPU を使用してこのツールを実行するには、プロセッサー タイプ環境を GPU に設定します。 複数の GPU が存在する場合は、代わりに GPU ID 環境を指定します。
このツールの実行要件および発生する可能性のある問題の詳細については、「ディープ ラーニングに関するよくあるご質問 (FAQ)」をご参照ください。
パラメーター
| ラベル | 説明 | データ タイプ |
|---|---|---|
|
入力フィーチャクラスまたはラスター |
エンベディングが生成される入力ラスター画像またはロケーション フィーチャ レイヤー。 |
Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Feature Layer; Feature Class |
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出力エンベディング フィーチャクラス |
Esri 互換のエンベディング形式で生成されたエンベディングを格納する、出力エンベディング フィーチャクラス。 |
Feature Class |
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入力モデル定義ファイル |
エンベディングの計算に使用される基礎モデル。 モデルによって、未加工データのセマンティック表現が決まります。 |
File |
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引数 (オプション) |
推測の実行中にモデルによって使用される追加の引数。 値テーブル列:
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Value Table |
環境
範囲, プロセッサー タイプ, GPU ID, 並列処理ファクター
ライセンス情報
- Basic: いいえ
- Standard: いいえ
- Advanced: 限定的
画像エンベディングの生成には Image Analyst が必要