Object Detection Model

Workflow में object detection model चलाएँ।

इस ब्लॉक के बारे में

Object Detection Model ब्लॉक आपको Roboflow पर प्रशिक्षित या अपलोड किए गए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को चलाने देता है.

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल आपको किसी छवि में कस्टम ऑब्जेक्ट्स की पहचान करने देते हैं। उदाहरण के लिए, आप ऑब्जेक्ट डिटेक्शन ब्लॉक का उपयोग इन कामों के लिए कर सकते हैं:

1. किसी उत्पाद में दोषों की पहचान करना

2. सड़क पर वाहनों का स्थान खोजना

3. असेंबली लाइन पर वस्तुओं को खोजना

आप अपने Workspace में संग्रहीत निजी मॉडल, या Roboflow Universe पर सार्वजनिक मॉडल चला सकते हैं।

Object Detection Model ब्लॉक.

आप इस ब्लॉक में क्या भेज सकते हैं

आप Object Detection Model ब्लॉक को इन पर चला सकते हैं:

1. वह छवि जिसे आप अपने वर्कफ़्लो को भेजते हैं

2. वह वीडियो फ़्रेम जिसे आप अपने वर्कफ़्लो को भेजते हैं

3. आपके वर्कफ़्लो में गणना किया गया किसी छवि का क्रॉप किया गया क्षेत्र (अर्थात Crop ब्लॉक के साथ)

यह ब्लॉक क्या लौटाता है

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल ब्लॉक ऐसे पूर्वानुमान लौटाता है जिनका उपयोग अन्य ब्लॉकों में किया जा सकता है। पूर्वानुमानों में इन बातों की जानकारी होती है:

• मिले हुए प्रत्येक ऑब्जेक्ट का स्थान (xyxy निर्देशांक)

• प्रत्येक ऑब्जेक्ट स्थान से जुड़ा class नाम

अपने object detection model के परिणामों को किसी छवि पर प्लॉट करके देखने के लिए, आपको एक Visualizer ब्लॉक का उपयोग करना होगा। आप इसका उपयोग करना चाह सकते हैं:

• बाउंडिंग बॉक्स विज़ुअलाइज़ेशन: मॉडल द्वारा लौटाए गए bounding boxes दिखाएँ।

• Label Visualization: मॉडल द्वारा लौटाए गए class labels दिखाएँ।

यहाँ एक उदाहरण है जिसमें इस ब्लॉक द्वारा लौटाए गए object detections को Bounding Box और Label दोनों visualizations के साथ दिखाया गया है:

एक छवि पर प्रदर्शित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल के पूर्वानुमान।

ब्लॉक को कैसे कॉन्फ़िगर करें

जब आप इस ब्लॉक को सेट अप करेंगे, तो आपसे अपने Workspace से एक मॉडल चुनने के लिए कहा जाएगा:

अपने Workspace में किसी मॉडल का उपयोग करने के लिए, Your Models की सूची में से चुनें।

हमारे पास base और public models की भी एक श्रेणी उपलब्ध है.

आप इनमें से चुन सकते हैं:

• RF-DETR base और YOLO11 जैसे base models

• वाहन detection और retail inventory detection जैसे विशिष्ट use cases के लिए अनुशंसित models

आप Universe पर उपलब्ध किसी भी मॉडल का ID भी निर्दिष्ट कर सकते हैं। जानें कि Universe पर कोई मॉडल कैसे खोजें।

इसके बाद आप Workflows editor में उपलब्ध विकल्पों का उपयोग करके ब्लॉक को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

सबसे सामान्य रूप से सेट की जाने वाली properties में किसी model के लिए confidence threshold और केवल किसी विशिष्ट class वाले predictions लौटाने के लिए "Class Filter" टूल शामिल है.

उपयोग के मामले

यह ब्लॉक किसी भी Workflow के लिए उपयोगी है जिसमें कोई model चलाना शामिल हो.

यदि आप किसी वीडियो में objects को track करना चाहते हैं, तो आप object detection model को Byte Tracker के साथ जोड़ सकते हैं। model objects के स्थान लौटाएगा और Byte Tracker वीडियो भर में उनके स्थानों को track करेगा.

पूर्वानुमान प्रारूप

इस ब्लॉक द्वारा लौटाए गए JSON डेटा को देखने के लिए नीचे दिए गए कार्ड को विस्तृत करें।

पूर्वानुमान प्रारूप

पूर्वानुमान निम्नलिखित प्रारूप में लौटाए जाते हैं:

[
  {
    "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"
        }
      ]
    }
  }
]