ArcGIS Image Server stellt eine Reihe von Deep-Learning-Werkzeugen zum Klassifizieren und Erkennen von Objekten in Bilddaten bereit. Mit diesen Werkzeugen können Sie Trainingsgebiet-Datasets generieren und in ein Deep-Learning-Framework exportieren, um ein Deep-Learning-Modell zu entwickeln. Anschließend können Sie Dateninferenz-Workflows wie Bildklassifizierung und Objekterkennung durchführen.
Hinweis:
Um auf einer Raster-Analyse-Server-Site mit mehreren Computern die GPU-Verarbeitung zu nutzen, muss auf jedem Serverknoten der Site eine GPU verfügbar sein. Es ist keine GPU-Karte erforderlich, um die Deep-Learning-Werkzeuge für eine Raster-Analyse-Bereitstellung von ArcGIS Image Server auszuführen. Wenn im Raster-Analyse-Servercomputer keine GPU-Karte vorhanden ist, können die Werkzeuge mit der CPU ausgeführt werden.
Zusätzliche Unterstützung für Deep Learning in einer Raster-Analyse-Bereitstellung unter Windows oder Linux
Nach der Konfiguration von ArcGIS Image Server und der Raster-Analyse-Bereitstellung müssen Sie Pakete für unterstützte Deep-Learning-Frameworks installieren, um die Deep-Learning-Werkzeuge zu verwenden.
Anweisungen zum Installieren der Deep-Learning-Pakete finden Sie im Deep Learning Installation Guide 
für ArcGIS Image Server 10.8.1.
Verwendung von GPUs
Ab Version 10.8 kann eine GPU auf einem Serverknoten von mehreren Service-Instanzen verwendet werden. Die maximale Anzahl der Instanzen pro Computer des RasterProcessingGPU-Service muss auf 1 festgelegt werden.
Überprüfen Sie die Werte für die minimale und maximale Anzahl an Instanzen in ArcGIS Server Manager. Wechseln Sie zu Services > Services verwalten > RasterProcessingGPU, und klicken Sie auf RasterProcessingGPU, um zur Bearbeitungsseite zu gelangen. Überprüfen Sie auf der Registerkarte Pooling, dass die Werte für die minimale und maximale Anzahl an Instanzen auf 1 festgelegt ist. Klicken Sie auf Speichern und Neu starten, um die Änderungen zu übernehmen.
Alle Anforderungen in einem Deep-Learning-Workflow für die Raster-Analyse enthalten den Umgebungsparameter processorType. Stellen Sie sicher, dass anhand dieses Parameters ordnungsgemäß festgelegt ist, ob beim Senden von Anforderungen CPU oder GPU verwendet werden soll. Der Umgebungsparameter processorType wird im Werkzeug oder in der Raster-Funktionsschnittstelle in ArcGIS Pro, Map Viewer Classic, ArcGIS REST API oder ArcGIS API for Python festgelegt.