Roboflow 2.0

Roboflow 2.0 のセマンティックセグメンテーションモデルを Serverless Hosted API で使用します

Roboflow 2.0 は DeepLabv3 ベースのセマンティックセグメンテーションモデルです。Roboflow 2.0 モデルは Roboflow プラットフォーム上で学習し、当社の Serverless Cloud API.

セルフホスト型デプロイについては、 Roboflow Inference.

コード例

1

API キーを取得する

Roboflow アカウントを作成し、キーを次の場所で見つけてください。 Roboflow API 設定ページ そしてシェルから使えるようにします。

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

依存関係をインストールする

次をインストールします。 Inference SDK と supervision:

pip install -U inference-sdk supervision

3

モデルを実行する

学習済みの Roboflow 2.0 セマンティックセグメンテーションモデルに対して推論を実行し、ピクセルごとのクラスマップをデコードして、注釈付き PNG を書き出します。モデルはその {workspace}/{model-slug} IDに置き換えてください（ バージョン、トレーニング、およびモデル).

レスポンスには segmentation_mask (各ピクセル値がクラス ID である base64 エンコードされたグレースケール PNG で、 0 0 は背景です) と class_map クラス ID をクラス名に対応付けるものです。スクリプトはそれを 1 つの sv.Detections クラスごとに 1 行へ分割するので、 sv.MaskAnnotator ソース画像上にマスクを重ねられます。

import base64
import os
import cv2
import numpy as np
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/quickstart/traffic.jpg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
# 事前学習済みのエイリアスはありません: 独自のモデルを学習し、"your-project/1" をモデル ID に置き換えてください。
result = client.infer(image, model_id="your-project/1")
predictions = result["predictions"]

mask_bytes = base64.b64decode(predictions["segmentation_mask"])
class_map = predictions.get("class_map", {})
class_mask = cv2.imdecode(np.frombuffer(mask_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
class_mask = cv2.resize(class_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

class_ids = [cid for cid in np.unique(class_mask).tolist() if cid != 0]
if class_ids:
    masks, xyxy, names = [], [], []
    for cid in class_ids:
        binary = class_mask == cid
        rows = np.where(np.any(binary, axis=1))[0]
        cols = np.where(np.any(binary, axis=0))[0]
        xyxy.append([cols[0], rows[0], cols[-1], rows[-1]])
        masks.append(binary)
        names.append(class_map.get(str(cid), str(cid)))

    detections = sv.Detections(
        xyxy=np.array(xyxy, dtype=np.float64),
        mask=np.array(masks),
        class_id=np.array(class_ids),
        data={"class_name": np.array(names)},
    )
    annotated = sv.MaskAnnotator().annotate(image.copy(), detections)
    annotated = sv.LabelAnnotator().annotate(annotated, detections)
else:
    annotated = image

cv2.imwrite("annotated.png", annotated)
print("annotated.png を保存しました")

設定してください api_url をデプロイ先に合わせてください：

• https://serverless.roboflow.com Serverless Cloud API 用です。

• http://localhost:9001 ローカルの Inference サーバー。

• あなたの 専用デプロイメント プライベートエンドポイント用の URL。