Esri/deep-learning-frameworks

解決する課題

このプロジェクトは、ArcGISエコシステム（ArcGIS Pro、Server、ArcGIS API for Python）内でAIツールを実行するために必要なディープラーニングおよび機械学習ライブラリの包括的なインストーラーを提供します。PyTorch、transformers、Fast.ai、scikit-learnを含む254のパッケージをバンドルすることで、複雑な環境設定の手作業を排除し、AIフレームワークと地理空間ソフトウェア間の互換性を保証します。

動作の仕組み

このインストーラーは、デフォルトのarcgispro-py3 Python環境に厳選されたディープラーニングパッケージセットを追加します。Windows（.msiインストーラー経由）やLinux（.shスクリプト経由）を含む複数のプラットフォームをサポートします。オフライン環境のユーザー向けに、インターネットなしでモデルトレーニングを可能にする個別の「バックボーン」パッケージも提供します。これらのツールは、CUDAを介してNVIDIA GPUを活用し計算を高速化するように設計されていますが、一部のコンポーネントはCPUにフォールバックできます。

対象ユーザー

地理データに対する特徴抽出、ピクセル分類、特徴カテゴリ化などのAIタスクを実行する必要がある、ArcGISを使用する地理空間アナリストおよび開発者。

ハイライト

• 広範なライブラリバンドル: PyTorchやscikit-learnなどの業界標準を含む254のパッケージを同梱。
• 地理空間統合: arcgis.learnモジュールと、オブジェクト検出およびトレーニング用の統合ジオプロセシングツールを直接有効化。
• クロスプラットフォームサポート: ArcGIS Pro（Windows）、ArcGIS Server（Windows/Linux）、Drone2Map、Reality Studio専用のインストーラー。
• オフライン対応: エアギャップ環境またはオフライン環境向けの特定のバックボーンパッケージを提供。