Object Detection Model

Workflow でオブジェクト検出モデルを実行します。

このブロックについて

Object Detection Model ブロックを使用すると、Roboflow にて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は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用して次のことができます：

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. 組み立てライン上のアイテムを見つける

Workspace に保存されたプライベートモデルや、Roboflow Universe 上の公開モデルを実行できます。

Object Detection Model ブロック。

このブロックに送れるもの

Object Detection Model ブロックは次に対して実行できます：

1. Workflow に送信した画像

2. Workflow に送信したビデオフレーム

3. Workflow 内で計算された画像の切り出し領域（例：Crop ブロックで）

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（predictions）を返します。予測には次の情報が含まれます：

• 見つかっ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可視化して確認するには、Visualizer ブロックを使用する必要があります。次のものを使うことが考えられます：

• バウンディングボックス視覚化：モデルが返すバウンディングボックスを表示します。

• ラベル可視化：モデルが返すクラスラベルを表示します。

以下は、このブロックが返すオブジェクト検出を Bounding Box と Label の両方の可視化で表示した例です：

画像上に表示された物体検出モデルからの予測（バウンディングボックス）。

ブロックの設定方法

このブロックを設定するとき、Workspace のモデルを選択するよう求められます：

Workspace のモデルを使用するには、Your Models の一覧から選択してください。

また、さまざまなベースモデルやパブリックモデルも利用可能です。

以下から選択できます：

• RF-DETR base や YOLO11 のようなベースモデル

• 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 上で見つかる任意のモデルの 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ぶ。

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、モデルの信頼度閾値（confidence threshold）と、特定のクラスのみを返すための「Class Filter」ツールです。

ユースケース

このブロックは、モデルを実行するワークフロー（Workflow）に有用です。

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を Byte Tracker と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 は動画全体でそれらの位置を追跡します。

予測の形式

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。

予測の形式

予測は次の形式で返されます：

[
  {
    "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"
        }
      ]
    }
  }
]