Property परिभाषा

मॉडल प्रेडिक्शंस से एक चर परिभाषित करें, जैसे class names, confidences, या detections की संख्या।

कार्यप्रवाह चरण आउटपुट से विशिष्ट गुणों या फ़ील्ड्स को कॉन्फ़िगर करने योग्य ऑपरेशन चेन का उपयोग करके निकालें, ताकि मॉडल पूर्वानुमानों या कार्यप्रवाह डेटा से वर्ग नाम, विश्वसनीयता, गणनाएँ, निर्देशांक, OCR पाठ, मेटाडेटा, और अन्य गुण डेटा रूपांतरण, गुण निष्कर्षण, मेटाडेटा पहुँच, और मान निष्कर्षण कार्यप्रवाहों के लिए निकाले जा सकें।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

यह ब्लॉक जटिल डेटा संरचनाओं में नेविगेट करके और मान निकालकर ऑपरेशनों की एक शृंखला लागू करके डेटा से विशिष्ट गुण निकालता है। यह ब्लॉक:

1. किसी भी कार्यप्रवाह चरण से इनपुट डेटा प्राप्त करता है (डिटेक्शन, वर्गीकरण, OCR परिणाम, छवियाँ, या अन्य डेटा प्रकार)

2. operations पैरामीटर में परिभाषित ऑपरेशनों की एक शृंखला लागू करता है:

   • प्रत्येक ऑपरेशन एक विशिष्ट निष्कर्षण या रूपांतरण कार्य करता है

   • ऑपरेशन क्रमिक रूप से निष्पादित किए जाते हैं, और प्रत्येक ऑपरेशन पिछले वाले के परिणाम पर काम करता है

   • ऑपरेशन गुण निकाल सकते हैं, डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं, प्रारूपों को रूपांतरित कर सकते हैं, या मानों को संयोजित कर सकते हैं

3. ऑपरेशन प्रकार के आधार पर गुण निकालता है:

   डिटेक्शन गुणों के लिए:

   • ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, या कीपॉइंट डिटेक्शन पूर्वानुमानों से गुण निकालता है

   • निकाल सकता है: वर्ग नाम, विश्वसनीयता, गणनाएँ, बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक (x_min, y_min, x_max, y_max), केंद्र, आकार, ट्रैकर ID, वेग, गति, पथ विचलन, ज़ोन में समय, बहुभुज, और अधिक

   • मानों की सूचियाँ लौटाता है (प्रत्येक डिटेक्शन के लिए एक) या समेकित मान

   वर्गीकरण गुणों के लिए:

   • वर्गीकरण पूर्वानुमानों से गुण निकालता है

   • निकाल सकता है: पूर्वानुमानित वर्ग, विश्वसनीयता स्कोर, सभी वर्ग, सभी विश्वसनीयताएँ

   • गुण के आधार पर एकल मान या सूचियाँ लौटाता है

   OCR गुणों के लिए:

   • OCR परिणामों से पाठ, निर्देशांक, और मेटाडेटा निकालता है

   • निकाल सकता है: पहचाना गया पाठ, बाउंडिंग बॉक्स जानकारी, विश्वसनीयता स्कोर

   छवि गुणों के लिए:

   • छवियों से मेटाडेटा और गुण निकालता है

   • निकाल सकता है: आयाम, प्रारूप जानकारी, और अन्य छवि मेटाडेटा

4. जटिल निष्कर्षणों के लिए संयुक्त ऑपरेशनों का समर्थन करता है:

   • बहु-चरणीय निष्कर्षण करने के लिए ऑपरेशनों को चेन किया जा सकता है

   • गुण निकालने से पहले डिटेक्शन को फ़िल्टर किया जा सकता है

   • विशिष्ट डिटेक्शन चुन सकता है, प्रारूपों को रूपांतरित कर सकता है, या कई गुणों को संयोजित कर सकता है

5. निकाला गया गुण मान लौटाता है:

   • आउटपुट प्रकार निकाले गए गुण पर निर्भर करता है (सूची, स्ट्रिंग, संख्या, शब्दकोश, आदि)

   • निकाले गए गुण को शामिल करने वाला एकल आउटपुट मान लौटाता है

यह ब्लॉक एक लचीली ऑपरेशन प्रणाली का उपयोग करता है जो कार्यप्रवाह डेटा से लगभग किसी भी गुण को निकालने की अनुमति देती है। ऑपरेशन सरल हो सकते हैं (एकल गुण निकालना) या संयुक्त (फ़िल्टर, रूपांतरित, फिर निकालना)। यह ब्लॉक जटिल डेटा संरचनाओं से विशिष्ट फ़ील्ड्स तक पहुँचने के लिए बिना कस्टम कोड के अत्यंत बहुमुखी बनाता है।

सामान्य उपयोग के मामले

• गुण निष्कर्षण: मॉडल पूर्वानुमानों से विशिष्ट फ़ील्ड्स निकालें (उदा., डिटेक्शन से वर्ग नाम निकालना, विश्वसनीयता स्कोर प्राप्त करना, OCR पाठ निकालना, डिटेक्शन गणनाएँ प्राप्त करना), जिससे गुण निष्कर्षण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• मेटाडेटा पहुँच: कार्यप्रवाह चरणों से मेटाडेटा और गणना किए गए गुणों तक पहुँचें (उदा., ट्रैकर ID निकालना, वेग मान प्राप्त करना, ज़ोन में समय तक पहुँचना, पथ विचलन पुनः प्राप्त करना), जिससे मेटाडेटा पहुँच कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• डेटा रूपांतरण: जटिल डेटा संरचनाओं को डाउनस्ट्रीम उपयोग के लिए सरल मानों में रूपांतरित करें (उदा., डिटेक्शन को सूचियों में बदलना, निर्देशांक निकालना, बाउंडिंग बॉक्स केंद्र प्राप्त करना, वर्ग सूचियाँ निकालना), जिससे डेटा रूपांतरण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• सशर्त तर्क: सशर्त तर्क या निर्णय लेने में उपयोग के लिए मान निकालें (उदा., थ्रेशोल्ड के लिए गणनाएँ निकालना, फ़िल्टरिंग के लिए विश्वसनीयताएँ प्राप्त करना, वर्गीकरण के लिए वर्ग नाम निकालना, गणनाओं के लिए निर्देशांक प्राप्त करना), जिससे सशर्त तर्क कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• डेटा स्वरूपण: संग्रहण, प्रदर्शन, या API प्रतिक्रियाओं के लिए डेटा का प्रारूप तैयार करें (उदा., JSON आउटपुट के लिए मान निकालना, संग्रहण के लिए डेटा स्वरूपित करना, दृश्यीकरण के लिए डेटा तैयार करना, API प्रतिक्रियाओं के लिए निकालना), जिससे डेटा स्वरूपण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• विश्लेषिकी निष्कर्षण: विश्लेषण के लिए मेट्रिक्स और मापन निकालें (उदा., डिटेक्शन गणनाएँ निकालना, विश्वसनीयता सांख्यिकी प्राप्त करना, मापन मान निकालना, विश्लेषिकी मेट्रिक्स पुनः प्राप्त करना), जिससे विश्लेषिकी निष्कर्षण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

अन्य ब्लॉक्स से कनेक्ट करना

यह ब्लॉक किसी भी कार्यप्रवाह चरण से डेटा प्राप्त करता है और निकाले गए गुण मान उत्पन्न करता है:

• मॉडल ब्लॉकों के बाद (डिटेक्शन, वर्गीकरण, OCR, आदि) से पूर्वानुमानों से गुण निकालें (उदा., डिटेक्शन से वर्ग नाम निकालना, वर्गीकरण परिणाम प्राप्त करना, OCR पाठ निकालना), जिससे मॉडल-से-गुण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• विश्लेषिकी ब्लॉकों के बाद गणना किए गए मेट्रिक्स और मापन निकालने के लिए (उदा., वेग मान निकालना, ज़ोन में समय प्राप्त करना, पथ विचलन पुनः प्राप्त करना, ट्रैकिंग जानकारी तक पहुँचना), जिससे विश्लेषिकी-से-गुण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• लॉजिक ब्लॉक्स से पहले जैसे Continue If, निकाले गए मानों का स्थितियों में उपयोग करने के लिए (उदा., यदि गणना थ्रेशोल्ड से अधिक हो तो जारी रखना, निकाली गई विश्वसनीयता के आधार पर फ़िल्टर करना, निकाले गए मानों का उपयोग करके निर्णय लेना), जिससे गुण-आधारित निर्णय कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• डेटा संग्रहण ब्लॉकों से पहले संग्रहण के लिए निकाले गए मानों को स्वरूपित करने के लिए (उदा., निकाले गए गुण संग्रहीत करना, लॉगिंग के लिए मानों को स्वरूपित करना, संग्रहण के लिए डेटा तैयार करना), जिससे गुण-से-संग्रहण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• विज़ुअलाइज़ेशन ब्लॉकों से पहले प्रदर्शन के लिए निकाले गए मान प्रदान करने के लिए (उदा., निकाली गई गणनाएँ प्रदर्शित करना, निकाला गया पाठ दिखाना, निकाले गए मेट्रिक्स को दृश्यीकृत करना), जिससे गुण दृश्यीकरण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• सूचना ब्लॉकों से पहले सूचनाओं में निकाले गए मानों का उपयोग करने के लिए (उदा., अलर्ट में निकाली गई गणनाएँ शामिल करना, संदेशों में निकाला गया पाठ भेजना, सूचनाओं में निकाले गए मानों का उपयोग करना), जिससे गुण-आधारित सूचना कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

आवश्यकताएँ

यह ब्लॉक कार्यप्रवाह चरणों से किसी भी डेटा प्रकार के साथ काम करता है। operations पैरामीटर इनपुट डेटा पर किए जाने वाले ऑपरेशनों की एक सूची परिभाषित करता है। प्रत्येक ऑपरेशन डेटा प्रकार और पिछले ऑपरेशन के आउटपुट के साथ संगत होना चाहिए। सामान्य ऑपरेशनों में DetectionsPropertyExtract (डिटेक्शन गुणों के लिए), ClassificationPropertyExtract (वर्गीकरण गुणों के लिए), और अन्य निष्कर्षण ऑपरेशन शामिल हैं। यह ब्लॉक जटिल निष्कर्षणों के लिए संयुक्त ऑपरेशनों (ऐसे ऑपरेशन जिनमें अन्य ऑपरेशन हो सकते हैं) का समर्थन करता है। आउटपुट प्रकार किए गए ऑपरेशनों और निकाले गए गुणों पर निर्भर करता है - यह सूची, स्ट्रिंग, संख्या, शब्दकोश, या अन्य प्रकार हो सकता है, यह इस पर निर्भर करता है कि क्या निकाला गया है।

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/property_definition@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..	❌
संचालन	List[Union[ClassificationPropertyExtract, ConvertDictionaryToJSON, ConvertImageToBase64, ConvertImageToJPEG, DetectionsFilter, DetectionsOffset, DetectionsPropertyExtract, DetectionsRename, DetectionsSelection, DetectionsShift, DetectionsToDictionary, Divide, ExtractDetectionProperty, ExtractFrameMetadata, ExtractImageProperty, LookupTable, Multiply, NumberRound, NumericSequenceAggregate, PickDetectionsByParentClass, RandomNumber, SequenceAggregate, SequenceApply, SequenceElementsCount, SequenceLength, SequenceMap, SortDetections, StringMatches, StringSubSequence, StringToLowerCase, StringToUpperCase, TimestampToISOFormat, ToBoolean, ToNumber, ToString]]	इनपुट डेटा पर क्रमिक रूप से किए जाने वाले ऑपरेशनों की सूची। प्रत्येक ऑपरेशन निष्कर्षण, फ़िल्टरिंग, रूपांतरण, या संयोजन करता है। ऑपरेशन क्रम में निष्पादित होते हैं, और प्रत्येक ऑपरेशन पिछले परिणाम पर काम करता है। सामान्य ऑपरेशंस: DetectionsPropertyExtract (डिटेक्शन से class_name, confidence, count, coordinates जैसे गुण निकालना), ClassificationPropertyExtract (वर्गीकरणों से class, confidence निकालना), DetectionsFilter (निष्कर्षण से पहले डिटेक्शन फ़िल्टर करना), DetectionsSelection (विशिष्ट डिटेक्शन चुनना). जटिल निष्कर्षणों के लिए एकल या संयुक्त ऑपरेशंस शामिल हो सकते हैं..	❌

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 गुण परिभाषा संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • डेटा (*): किसी भी कार्यप्रवाह चरण से इनपुट डेटा जिससे गुण निकाले जाने हैं। यह डिटेक्शन, वर्गीकरण, OCR परिणाम, छवियाँ, या कोई अन्य कार्यप्रवाह आउटपुट हो सकता है। डेटा प्रकार निर्धारित करता है कि कौन से ऑपरेशन लागू हैं। उदाहरण: वर्ग नाम निकालने के लिए डिटेक्शन पूर्वानुमान, पूर्वानुमानित वर्ग निकालने के लिए वर्गीकरण परिणाम, पाठ निकालने के लिए OCR परिणाम..

• आउटपुट

  • आउटपुट (*): किसी भी तत्व का समतुल्य।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/property_definition@v1",
	    "data": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "operations": [
	        {
	            "property_name": "class_name",
	            "type": "DetectionsPropertyExtract"
	        }
	    ]
	}