Создать вложения с помощью моделей ИИ (Инструменты GeoAI)

Краткая информация

Создает семантические вложения для геопространственных данных с использованием базовых моделей. Инструмент преобразует входные данные, такие как изображения и географические положения, в векторные вложения, которые передают семантический смысл. Эти вложения затем могут использоваться в инструментах и рабочих процессах, основанных на последующих вложениях, в ArcGIS Pro, таких как поиск сходства, обнаружение изменений и поиск объектов по описанию.

Использование

[!include[требование глубокого обучения](includes/deep-learning-requirement.mdd)]

Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий информацию о модели. Значение параметра Входной файл определения модели может быть JSON-файлом Esri model definition ('.emd') или пакетом модели глубокого обучения ('.dlpk'). Файлы моделей могут храниться локально или размещаться в ArcGIS Living Atlas of the World.
This tool supports the use of third-party models created using the model extensibility feature. This feature enables tasks—например, генерируя вложения для местоположений, текстов, изображений и так далее — с использованием собственных моделей глубокого обучения, не обученных инструментами, поддерживаемыми ArcGIS Pro. Чтобы узнать больше о создании пользовательского файла модели глубокого обучения, см. раздел Использование языковых моделей сторонних разработчиков с ArcGIS.
Этот инструмент может работать на центральном процессоре или графическом процессоре; однако глубокое обучение является интенсивным вычислительным процессом, поэтому рекомендуется использовать именно графический процессор. Чтобы запустить этот инструмент с использованием графического процессора, установите Тип процессора как GPU. Если имеется более одного GPU, можно вместо этого задать GPU ID.
Информацию о требованиях к запуску этого инструмента и проблемах, с которыми вы можете столкнуться, см. в разделе Часто задаваемые вопросы по глубокому обучению.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входной класс объектов или растр	Входной растровый снимок или векторный слой местоположений, для которых будут сгенерированы вложения.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Feature Layer; Feature Class
Выходной класс встраиваемых объектов	Выходной класс встраиваемых объектов, в котором хранятся сгенерированные вложения в формате, совместимом с Esri.	Feature Class
Входной файл определения модели	Базовая модель, которая будет использована для вычисления вложений. Модель определяет семантическое представление необработанных данных.	File
Аргументы (Дополнительный)	Дополнительные аргументы, которые будут использоваться моделью при выполнении вывода. Столбцы таблицы значений: Размер сетки–Это аргумент модели, определяющий размер сетки вложения для растровых входных данных. Одно вложение генерируется за размером сетки вложения, охватывающей указанную площадь в метрах. Текстовое поле–Имя поля, значения которого будут преобразованы во вложения при генерации текстовых вложений.	Value Table

arcpy.geoai.GenerateEmbeddingsUsingAIModels(in_data, out_embeddings_feature_class, in_model_definition_file, {arguments})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_data	Входной растровый снимок или векторный слой местоположений, для которых будут сгенерированы вложения.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; Feature Layer; Feature Class
out_embeddings_feature_class	Выходной класс встраиваемых объектов, в котором хранятся сгенерированные вложения в формате, совместимом с Esri.	Feature Class
in_model_definition_file	Базовая модель, которая будет использована для вычисления вложений. Модель определяет семантическое представление необработанных данных.	File
arguments [arguments,...] (Дополнительный)	Дополнительные аргументы, которые будут использоваться моделью при выполнении вывода. Столбцы таблицы значений: `grid_size`–Это аргумент модели, определяющий размер сетки вложения для растровых входных данных. Одно вложение генерируется за размером сетки вложения, охватывающей указанную площадь в метрах. `text_field`–Имя поля, значения которого будут преобразованы во вложения при генерации текстовых вложений.	Value Table

Пример кода

Пример 'GenerateEmbeddingsUsing AIModels' (отдельный скрипт)

В следующем примере демонстрируется, как использовать функцию GenerateEmbeddingsUsingAIModels.

# Name: GenerateEmbeddingsUsingAIModels.py
# Description: Generates semantic embeddings for geospatial data using foundation models.
#
# Requirements: ArcGIS Pro Advanced license for generating location or textual embeddings and Image Analyst license for generating image embeddings

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
in_data = "C:/data/residential_area.tif"
out_embeddings_feature_class = "C:/project/GenerateEMbeddings.gdb/generated_embeddings"
in_model_definition_file = "C:/project/models/dinoV2.dlpk"

# Run GenerateEmbeddingsUsingAIModels
arcpy.geoai.GenerateEmbeddingsUsingAIModels(in_data, out_embeddings_feature_class, in_model_definition_file)

Параметры среды

Экстент, Тип процессора, GPU ID, Коэффициент параллельной обработки

Информация о лицензировании