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# गहराई अनुमान

### प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फील्ड: `roboflow_core/depth_estimation@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..        | ❌      |
| `मॉडल संस्करण` | `str`      | अनुमान के लिए उपयोग किया जाने वाला डेप्थ एस्टिमेशन मॉडल.. | ✅      |

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* ।

### रनटाइम संगतता

`हार्ड` - रनटाइम `self_hosted_cpu`; निष्पादन `स्थानीय` : GPU की आवश्यकता है; run\_locally() CUDA की आवश्यकता वाला मॉडल लोड करता है।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

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

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* इनपुट
  * `छवियाँ` ([*`image`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..
  * `मॉडल संस्करण` ([*`स्ट्रिंग`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): अनुमान के लिए उपयोग किया जाने वाला डेप्थ एस्टिमेशन मॉडल..
* आउटपुट
  * `image` ([`image`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): वर्कफ़्लो में छवि।
  * `normalized_depth` ([`numpy_array`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/numpy-array.md)): नम्पी ऐरे.

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/depth_estimation@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "model_version": "depth-anything-v2/small"
	}
```

</details>