Sign InBook a DemoGet Started

オブジェクト検出モデル

ワークフローで物体検出モデルを実行します。

このブロックについて

オブジェクト検出モデルブロックは、Roboflowでトレーニングまたはアップロードされたオブジェクト検出モデルを実行できます。

オブジェクト検出モデルを使うと、画像内のカスタムオブジェクトを識別できます。例えば、オブジェクト検出ブロックを使って以下のことができます:

  1. 製品の欠陥を識別する

  2. 道路上の車両の位置を見つける

  3. 組立ライン上のアイテムを見つける

ワークスペースに保存されたプライベートモデルや、Roboflow Universeのパブリックモデルを実行できます。

オブジェクト検出モデルブロック。

このブロックに送信できるもの

オブジェクト検出モデルブロックは以下で実行できます：

  1. ワークフローに送信した画像

  2. ワークフローに送信したビデオフレーム

  3. ワークフロー内で計算された画像の切り抜き領域（例：Cropブロックを使用）

このブロックが返すもの

オブジェクト検出モデルブロックは、他のブロックで使用できる予測結果を返します。予測には以下の情報が含まれます:

  • 検出された各オブジェクトの位置（xyxy座標）

  • 各オブジェクト位置に関連付けられたクラス名

オブジェクト検出モデルの結果を画像上にプロットして表示するには、Visualizerブロックを使用する必要があります。次のものを使用することができます:

このブロックが返すオブジェクト検出結果を、バウンディングボックスとラベルの両方の可視化で表示した例を以下に示します:

物体検出モデルの予測が画像上に表示されています。

ブロックの設定方法

このブロックを設定する際、ワークスペースからモデルを選択するよう求められます：

ワークスペース内のモデルを使うには、「Your Models」リストから選択してください。

また、さまざまなベースモデルや公開モデルもご用意しています。

次の中から選択できます:

  • RF-DETR baseやYOLO11などのベースモデル

  • 車両検出や小売在庫検出など、特定のユースケース向けの推奨モデル

Universeで見つけた任意のモデルのIDを指定することもできます。 Universeでモデルを見つける方法を学びましょう。

その後、Workflowsエディタで利用可能なオプションを使ってブロックを設定できます。

最も一般的に設定されるプロパティは、モデルの信頼度しきい値と、特定のクラスのみの予測を返す「クラスフィルター」ツールです。

ユースケース

このブロックは、モデルの実行を含むあらゆるワークフローに役立ちます。

動画内のオブジェクトを追跡したい場合は、オブジェクト検出モデルとByte Trackerを組み合わせることができます。モデルはオブジェクトの位置を返し、Byte Trackerは動画全体でその位置を追跡します。

予測フォーマット

下のカードを展開して、このブロックが返すJSONデータを確認してください。

予測フォーマット

予測は以下のフォーマットで返されます：

[
  {
    "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"
        }
      ]
    }
  }
]
Previousモデルを実行Next単一ラベル分類モデル

Last updated

Was this helpful?