# Detection Offset

### इस block के बारे में

Detection Offset block आपको किसी object detection model या segmentation model द्वारा detected regions के आसपास padding जोड़ने देता है।

अगर आप किसी detection के आसपास space जोड़ना चाहते हैं, तो यह block उपयोगी है। यदि आप किसी image में detected regions के आसपास कुछ background देखना चाहते हैं, तो आप ऐसा करना चाह सकते हैं।

यह block इनके साथ काम करता है:

* Object detection models
* Segmentation models

<figure><img src="/files/97e8f1c1c8cca04687e165e1cdb34db46d62a5d2" alt=""><figcaption><p>Detection Offset block.</p></figcaption></figure>

### आप इस block में क्या भेज सकते हैं

इस block का उपयोग करने के लिए, आपको चाहिए:

1. एक input image, video frame, या आपकी image में एक cropped region, और;
2. Object Detection या Segmentation model से predictions.

### यह block क्या लौटाता है

Detection Offset block, detection model द्वारा लौटाए गए xyxy coordinates का एक version वापस देता है। इन coordinates में padding (space) होती है।

इसके बाद इन coordinates को किसी भी block में पास किया जा सकता है जो detections को support करता हो (जैसे कि OCR Model, या Bounding Box Visualization)।

यहाँ एक example है जिसमें raw detections को Bounding Box Visualization (left) के साथ दिखाया गया है, और detections जिन पर offset (padding) लगाया गया है:

<figure><img src="/files/b185d8a0a795f32b2ffd2e5f3c10f17b1fbd027f" alt=""><figcaption><p>image में defect को बड़ा दिखाया गया है।</p></figcaption></figure>

संदर्भ के लिए, यहाँ input image है:

<figure><img src="/files/d7d3207c592c04e0947d5b9a8c93288b513bbc5b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

block के result में, detected region को बड़ा किया जाता है।

### Use cases

अगर आप किसी image पर model के results देखना चाहते हैं, तो यह block उपयोगी है। testing के दौरान यह सामान्य है.

क्योंकि predictions को visualize करने से Workflow चलाने में थोड़ा overhead जुड़ता है, इसलिए हम production में Visualization जोड़ने की सलाह सिर्फ़ तभी देते हैं जब आपको अपने model से results का स्थान देखना हो.


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