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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ブロックは、Roboflowでトレーニングされた、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. 組立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、またはRoboflow Universe上のパブリックモデルを実行できます。

Object Detection Modelブロック。

このブロックに入力できるもの

Object Detection Modelブロックは以下で実行できます:

  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。予測には次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。次のものを使うと良いでしょう:

以下は、このブロックが返した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で可視化した例です:

Object Detection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、Workspaceからモデルを選択するよう求められます:

Workspace内のモデルを使用するには、「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パブリックモデルも利用できます。

次から選択できます:

  • 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、特定用途向けの推奨モデル

Universeで見つかった任意のモデルの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、「Class Filter」ツールで特定クラスのみの予測を返す設定です。

ユースケース

このブロックは、モデルの実行が関わるあらゆるWorkflowで役立ちます。

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を組み合わせて使うことができます。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

予測は次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"
        }
      ]
    }
  }
]
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