予測を実行

inference infer を使って、コマンドラインから画像、画像 URL、ディレクトリ、動画ファイルに対して予測を実行します。

この inference infer このコマンドは、入力画像または動画ファイルに基づいてモデルから予測を行い、Inference Server にリクエストを送信する簡単な方法を提供します。

コマンドの詳細を確認するには、次を実行します:

inference infer --help

コマンドの詳細

inference infer 入力パスまたは URL とモデルバージョンを受け取り、予測を生成し（必要に応じて次を使用して可視化も行います supervision）。また、Roboflow のホスト型推論サーバーで推論を実行するホストを指定することもできます。

ローカルの Inference Server を使用している場合は、コマンド inference server start が先に実行されていることを確認してください。

Roboflow API キーは、 ROBOFLOW_API_KEY 環境変数を介して指定できます。

例

ローカル画像で予測する

このコマンドは、選択したモデルを使用してローカル画像から予測を行い、その予測をコンソールに出力します。

inference infer -i ./image.jpg -m {your_project}/{version} --api-key {YOUR_API_KEY}

可視化された予測を表示するには、 -D オプションを使用します。予測と可視化をローカルディレクトリに保存するには、 -o {path_to_your_directory} オプションを使用します。これらのオプションは他のモードでも機能します。

inference infer -i ./image.jpg -m {your_project}/{version} --api-key {YOUR_API_KEY} -D -o {path_to_your_output_directory}

画像 URL で予測する

inference infer -i https://[YOUR_HOSTED_IMAGE_URL] -m {your_project}/{version} --api-key {YOUR_API_KEY}

ホスト型 API を使用する

inference infer -i ./image.jpg -m {your_project}/{version} --api-key {YOUR_API_KEY} -h https://serverless.roboflow.com

ローカルディレクトリから予測する

inference infer -i {your_directory_with_images} -m {your_project}/{version} -o {path_to_your_output_directory} --api-key {YOUR_API_KEY}

動画ファイルで予測する

inference infer -i {path_to_your_video_file} -m {your_project}/{version} -o {path_to_your_output_directory} --api-key {YOUR_API_KEY}

可視化を設定する

この -c オプションには、 *.yml ファイルへのパスを指定できます。これは supervision の可視化を設定します。あらかじめ定義された設定がいくつかあります。

• bounding_boxes - を使用 BoxAnnotator と LabelAnnotator の annotators

• bounding_boxes_tracing - を使用 ByteTracker および annotators（BoxAnnotator, LabelAnnotator)

• masks - を使用 MaskAnnotator と LabelAnnotator の annotators

• polygons - を使用 PolygonAnnotator と LabelAnnotator の annotators

カスタム設定は、このスキーマに従って作成できます。

annotators:
  - type: "bounding_box"
    params:
      thickness: 2
  - type: "label"
    params:
      text_scale: 0.5
      text_thickness: 2
      text_padding: 5
  - type: "trace"
    params:
      trace_length: 60
      thickness: 2
tracking:
  track_activation_threshold: 0.25
  lost_track_buffer: 30
  minimum_matching_threshold: 0.8
  frame_rate: 30

この の annotators field は、次の 2 つのキーを持つ辞書のリストです。 type と param. type は、annotator クラス名を指します:

from supervision import *
ANNOTATOR_TYPE2CLASS = {
    "bounding_box": BoxAnnotator,
    "box": BoxAnnotator,
    "mask": MaskAnnotator,
    "polygon": PolygonAnnotator,
    "color": ColorAnnotator,
    "halo": HaloAnnotator,
    "ellipse": EllipseAnnotator,
    "box_corner": BoxCornerAnnotator,
    "circle": CircleAnnotator,
    "dot": DotAnnotator,
    "label": LabelAnnotator,
    "blur": BlurAnnotator,
    "trace": TraceAnnotator,
    "heat_map": HeatMapAnnotator,
    "pixelate": PixelateAnnotator,
    "triangle": TriangleAnnotator,
}

param は annotator コンストラクタのパラメータの辞書です（ supervision ドキュメントで確認できます。コンストラクタ内で定義されたクラスや enum は YAML 設定から解決できない場合があるため、基本型の値のみを使用できます）。

tracking はオプションのキーで、 ByteTrack.

推論のハイパーパラメータを指定する

この -mc パラメータには、 *.yml ファイルへのパスを指定できます。このファイルは、モデル設定（信頼度しきい値や IoU しきい値など）を定義します。指定した場合、その設定は InferenceConfiguration オブジェクトを初期化するために使用されます。 inference_sdk ライブラリから Inference SDK 設定リファレンス を参照して、 *.yml ファイルを通じてどのオプションを設定できるか確認してください。設定キーは、のフィールド名と一致している必要があります。 InferenceConfiguration オブジェクト。