Object Detection Model

एक Workflow में object detection model चलाएं।

इस block के बारे में

Object Detection Model ब्लॉक आपको Roboflow पर प्रशिक्षित या अपलोड किए गए object detection model को चलाने देता है।

Object detection models आपको किसी image में custom objects की पहचान करने देते हैं। उदाहरण के लिए, आप object detection block का उपयोग इन कामों के लिए कर सकते हैं:

1. किसी product में defects की पहचान करना

2. सड़क पर vehicles का location ढूँढ़ना

3. assembly line पर items ढूँढ़ना

आप अपने Workspace में संग्रहीत private models, या Roboflow Universe पर public models चला सकते हैं।

Object Detection Model block.

आप इस block में क्या भेज सकते हैं

आप Object Detection Model block को इन पर चला सकते हैं:

1. एक image जिसे आप अपने Workflow में भेजते हैं

2. एक video frame जिसे आप अपने Workflow में भेजते हैं

3. Image का एक cropped region जो आपके Workflow में calculate किया गया है (i.e. Crop block के साथ)

यह block क्या लौटाता है

object detection model block predictions लौटाता है, जिनका उपयोग अन्य blocks में किया जा सकता है। Predictions में इस बारे में जानकारी होती है:

• मिले हुए प्रत्येक object का location (xyxy coordinates)

• प्रत्येक object location से जुड़ा class name

अपने object detection model के results को किसी image पर plotted देखने के लिए, आपको Visualizer block का उपयोग करना होगा। आप इसका उपयोग करना चाह सकते हैं:

• Bounding Box Visualization: model द्वारा लौटाए गए bounding boxes दिखाएँ।

• Label Visualization: model द्वारा लौटाए गए class labels दिखाएँ।

यहाँ एक उदाहरण है जिसमें इस block द्वारा लौटाई गई object detections को Bounding Box और Label दोनों visualizations के साथ visualized किया गया है:

एक image पर प्रदर्शित object detection model से predictions.

Block को configure कैसे करें

जब आप इस block को set up करते हैं, तो आपसे अपने Workspace से एक model चुनने के लिए कहा जाएगा:

अपने Workspace में किसी model का उपयोग करने के लिए, Your Models की सूची से चुनें।

हमारे पास base और public models की एक range भी उपलब्ध है।

आप इनमें से चुन सकते हैं:

• RF-DETR base और YOLO11 जैसे base models

• vehicle detection और retail inventory detection जैसे specific use cases के लिए recommended models

आप Universe पर मिले किसी भी model का ID भी specify कर सकते हैं। Universe पर model कैसे ढूँढें, यह जानें।

इसके बाद आप Workflows editor में उपलब्ध options का उपयोग करके block को configure कर सकते हैं।

सबसे सामान्य तौर पर set की जाने वाली properties हैं model के लिए confidence threshold और केवल किसी specific class वाली predictions लौटाने के लिए "Class Filter" tool।

Use cases

यह block किसी भी Workflow के लिए उपयोगी है जिसमें model चलाना शामिल हो।

अगर आप किसी video में objects को track करना चाहते हैं, तो आप object detection model को Byte Tracker के साथ जोड़ सकते हैं। Model objects के locations लौटाएगा और Byte Tracker video भर में उनके locations को track करेगा।

Predictions format

इस block द्वारा लौटाए गए JSON data को देखने के लिए नीचे दिए गए card को expand करें।

Predictions format

Predictions निम्नलिखित format में लौटाई जाती हैं:

[
  {
    "model_predictions": {
      "image": {
        "width": 2048,
        "height": 1080
      },
      "predictions": [
        {
          "width": 795,
          "height": 808,
          "x": 883.5,
          "y": 676,
          "confidence": 0.985406219959259,
          "class_id": 0,
          "class": "can",
          "detection_id": "8797945b-bb46-4f35-b076-9a8f832b1bb0",
          "parent_id": "image"
        },
        {
          "width": 248,
          "height": 470,
          "x": 1924,
          "y": 845,
          "confidence": 0.9593697190284729,
          "class_id": 0,
          "class": "can",
          "detection_id": "0a61f2e5-0fd3-44e0-955b-1b66308dfab3",
          "parent_id": "image"
        }
      ]
    }
  }
]