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# 検出リストの集約

子検出から親検出へ次元を集約します

次のようなシナリオで役立ちます：

* クロップに対して実行した二次モデルの結果を親画像に集約する
* 動的にクロップされた画像のOCR結果を集約する

### 型識別子

ステップで次の識別子を使用してください `"type"` フィールド： `roboflow_core/detections_list_rollup@v1` ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。

### プロパティ

| **名前**                     | **型**   | **説明**                                                                                                                                            | 参照 |
| -------------------------- | ------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -- |
| `name`                     | `str`   | このステップの一意の識別子を入力してください。                                                                                                                           | ❌  |
| `confidence_strategy`      | `str`   | 子検出から信頼度スコアをマージする際に使用する戦略。オプションは 'max'、'mean'、'min' です。                                                                                           | ✅  |
| `overlap_threshold`        | `float` | 子クロップからの重複検出をマージする際に考慮する最小重なり率（IoU）。0.0 にすると重なっている検出はすべてマージされ、値を大きくするほどマージにはより大きな重なりが必要になります。0.0 から 1.0 の間で指定してください。1.0 にすると完全に重なっている検出のみをマージします。 | ✅  |
| `keypoint_merge_threshold` | `float` | 子検出にキーポイントデータが含まれている場合に、キーポイント検出をマージするためのキーポイント間距離（ピクセル単位）。                                                                                       | ✅  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `検出リストのロールアップ` のバージョン `v1` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `parent_detection` (*Union\[*[*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*,* [*`keypoint_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/keypoint-detection-prediction.md)*]*）：次元を継承する親検出です。
  * `child_detections` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)）：動的クロップでの予測など、高次元の結果から得られた子検出のリストです。高次元の結果を、このブロックで使用できる 1 つの結果に縮約するには「Dimension Collapse」を使用してください。例：Prediction -> Dimension Collapse -> Detections List Roll-Up。
  * `confidence_strategy` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)）：子検出から信頼度スコアをマージする際に使用する戦略。オプションは 'max'、'mean'、'min' です。
  * `overlap_threshold` ([*`float_zero_to_one`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)）：子クロップからの重複検出をマージする際に考慮する最小重なり率（IoU）。0.0 にすると重なっている検出はすべてマージされ、値を大きくするほどマージにはより大きな重なりが必要になります。0.0 から 1.0 の間で指定してください。1.0 にすると完全に重なっている検出のみをマージします。
  * `keypoint_merge_threshold` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)）：子検出にキーポイントデータが含まれている場合に、キーポイント検出をマージするためのキーポイント間距離（ピクセル単位）。
* 出力
  * `rolled_up_detections` (*Union\[*[*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`keypoint_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/keypoint-detection-prediction.md)*]*&#x307E;たは、検出されたバウンディングボックスとセグメンテーションマスクを sv.Detections(...) オブジェクトの形式で持つ Prediction の場合 `instance_segmentation_prediction` または、検出されたバウンディングボックスを sv.Detections(...) オブジェクトの形式で持つ Prediction の場合 `object_detection_prediction` または、検出されたバウンディングボックスと検出されたキーポイントを sv.Detections(...) オブジェクトの形式で持つ Prediction の場合 `keypoint_detection_prediction`.
  * `crop_zones` ([`list_of_values`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md))：任意の型の値のリスト。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</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>