ओवरलैप विश्लेषण

दो डिटेक्शन सेटों के बीच युग्मवार ओवरलैप की गणना करें।

दो डिटेक्शनों के दो सेटों के बीच जोड़ीवार ज्यामितीय ओवरलैप की गणना करें।

से लिए गए प्रत्येक जोड़े (reference, candidate) के लिए reference_predictions x candidate_predictions, ब्लॉक गणना करता है intersection_area / reference_polygon.area और उन प्रत्येक जोड़े के लिए एक रिकॉर्ड उत्सर्जित करता है जिनका अनुपात पहुँचता है min_overlap.

जब किसी डिटेक्शन में मास्क होता है, तो सटीक बहुभुज उस मास्क की सबसे लंबी कंटूर होती है (shapely के माध्यम से मान्य); अन्यथा बाउंडिंग बॉक्स बहुभुज का उपयोग किया जाता है। एक वेक्टराइज़्ड bbox-IoU प्रीफ़िल्टर (supervision.box_iou_batch) किसी भी shapely इंटरसेक्शन की गणना से पहले न छूने वाले जोड़ों को हटा देता है।

संबंध जानबूझकर सममित नहीं है दोनों इनपुटों के बीच: हर बार हर (denominator) reference detection का क्षेत्रफल होता है। यदि आप ओवरलैप को दूसरे सेट के सापेक्ष रिपोर्ट करना चाहते हैं, तो दोनों selectors को बदल दें।

आउटपुट डिक्ट्स की एक समतल सूची है (स्वीकृत प्रत्येक जोड़े के लिए एक), जो इनपुटों के समान आयामों से जुड़ी होती है - यह ब्लॉक आयाम नहीं बढ़ाता। देखें detections_overlaps प्रति-रिकॉर्ड स्कीमा के लिए kind दस्तावेज़।

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फील्ड: roboflow_core/overlap_analysis@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 अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
min_overlap	float	किसी जोड़े को आउटपुट में शामिल करने के लिए न्यूनतम (intersection / reference_area) अनुपात..	✅

यह संदर्भ कॉलम यह दर्शाता है कि प्रॉपर्टी को गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है, जो वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें Bindings ।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार ओवरलैप विश्लेषण संस्करण में v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • reference_predictions (Union[instance_segmentation_prediction, object_detection_prediction]): वे डिटेक्शन जिनका क्षेत्रफल ओवरलैप अनुपात का हर (denominator) है। प्रत्येक reference detection के लिए, हर candidate के साथ ओवरलैप की गणना की जाती है; इससे ऊपर वाले जोड़े min_overlap आउटपुट में दिखाई देते हैं..

  • candidate_predictions (Union[instance_segmentation_prediction, object_detection_prediction]): प्रत्येक reference के विरुद्ध जाँचे गए डिटेक्शन..

  • min_overlap (float_zero_to_one): किसी जोड़े को आउटपुट में शामिल करने के लिए न्यूनतम (intersection / reference_area) अनुपात..

• आउटपुट

  • ओवरलैप (detections_overlaps): प्रति-जोड़ा डिटेक्शन ओवरलैप रिकॉर्डों की सूची।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/overlap_analysis@v1",
	    "reference_predictions": "$steps.model_a.predictions",
	    "candidate_predictions": "$steps.model_b.predictions",
	    "min_overlap": 0.1
	}