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# डिटेक्शन्स सूची रोल-अप

चाइल्ड डिटेक्शनों से पैरेंट डिटेक्शनों तक आयामीता को समेटता है

ऐसे परिदृश्यों में उपयोगी है:

* क्रॉप्स पर चलाए गए द्वितीयक मॉडल के परिणामों को वापस पैरेंट छवियों तक समेटना
* गतिशील रूप से क्रॉप की गई छवियों के OCR परिणामों को समेटना

### प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फ़ील्ड: `roboflow_core/detections_list_rollup@v1` अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

### गुण

| **नाम**                    | **प्रकार** | **विवरण**                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | संदर्भ |
| -------------------------- | ---------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `name`                     | `str`      | इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..                                                                                                                                                                                                                                                                                             | ❌      |
| `confidence_strategy`      | `str`      | चाइल्ड डिटेक्शनों से कॉन्फ़िडेंस स्कोरों को मर्ज करते समय उपयोग की जाने वाली रणनीति। विकल्प 'max', 'mean', या 'min' हैं..                                                                                                                                                                                                                     | ✅      |
| `overlap_threshold`        | `float`    | चाइल्ड क्रॉप्स से ओवरलैप होने वाले डिटेक्शनों को मर्ज करते समय विचार करने हेतु न्यूनतम ओवरलैप अनुपात (IoU)। 0.0 का मान किसी भी ओवरलैपिंग डिटेक्शन को मर्ज करता है, जबकि अधिक मानों के लिए मर्ज करने हेतु अधिक ओवरलैप आवश्यक होता है। 0.0 और 1.0 के बीच निर्दिष्ट करें। 1.0 का मान केवल पूरी तरह ओवरलैप होने वाले डिटेक्शनों को मर्ज करता है.. | ✅      |
| `keypoint_merge_threshold` | `float`    | कीपॉइंट डिटेक्शनों को मर्ज करने के लिए कीपॉइंट दूरी (पिक्सेल में), यदि चाइल्ड डिटेक्शनों में कीपॉइंट डेटा हो..                                                                                                                                                                                                                                | ✅      |

यह **संदर्भ** स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है `वर्कफ़्लो` रनटाइम। देखें *बाइंडिंग्स* अधिक जानकारी के लिए।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार `डिटेक्शन्स लिस्ट रोल-अप` संस्करण `v1` है।

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* इनपुट
  * `parent_detection` (*Union\[*[*`object_detection_prediction`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*,* [*`keypoint_detection_prediction`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/keypoint-detection-prediction.md)*]*): मूल डिटेक्शन, जिससे आयामीता विरासत में मिलती है..
  * `child_detections` ([*`list_of_values`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): उच्च आयामीता से प्राप्त चाइल्ड डिटेक्शनों की एक सूची, जैसे डायनेमिक क्रॉप्स पर किए गए पूर्वानुमान। उच्च आयामीता वाले परिणाम को इसके साथ उपयोग योग्य बनाने के लिए "Dimension Collapse" का उपयोग करें। उदाहरण: Prediction -> Dimension Collapse -> Detections List Roll-Up.
  * `confidence_strategy` ([*`list_of_values`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): चाइल्ड डिटेक्शनों से कॉन्फ़िडेंस स्कोरों को मर्ज करते समय उपयोग की जाने वाली रणनीति। विकल्प 'max', 'mean', या 'min' हैं..
  * `overlap_threshold` ([*`float_zero_to_one`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): चाइल्ड क्रॉप्स से ओवरलैप होने वाले डिटेक्शनों को मर्ज करते समय विचार करने हेतु न्यूनतम ओवरलैप अनुपात (IoU)। 0.0 का मान किसी भी ओवरलैपिंग डिटेक्शन को मर्ज करता है, जबकि अधिक मानों के लिए मर्ज करने हेतु अधिक ओवरलैप आवश्यक होता है। 0.0 और 1.0 के बीच निर्दिष्ट करें। 1.0 का मान केवल पूरी तरह ओवरलैप होने वाले डिटेक्शनों को मर्ज करता है..
  * `keypoint_merge_threshold` ([*`float`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/float.md)): कीपॉइंट डिटेक्शनों को मर्ज करने के लिए कीपॉइंट दूरी (पिक्सेल में), यदि चाइल्ड डिटेक्शनों में कीपॉइंट डेटा हो..
* आउटपुट
  * `rolled_up_detections` (*Union\[*[*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`keypoint_detection_prediction`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/keypoint-detection-prediction.md)*]*): पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और सेगमेंटेशन मास्क वाली Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में, यदि `instance_segmentation_prediction` या पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स वाली Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में, यदि `object_detection_prediction` या पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए कीपॉइंट्स वाली Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में, यदि `keypoint_detection_prediction`.
  * `crop_zones` ([`list_of_values`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): किसी भी प्रकार के मानों की सूची।

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/detections_list_rollup@v1",
	    "parent_detection": "<block_does_not_provide_example>",
	    "child_detections": "<block_does_not_provide_example>",
	    "confidence_strategy": "min",
	    "overlap_threshold": 0.0,
	    "keypoint_merge_threshold": 0.0
	}
```

</details>