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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便利です:

* クロップに対して実行したセカンダリモデルの結果を親画像にロールアップする
* 動的にクロップされた画像のOCR結果をロールアップする

### 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`   | 子検出の信頼度スコアをマージする際に使用する戦略です。オプションは 'max'、'mean'、'min' です。                                                                                          | ✅  |
| `overlap_threshold`        | `float` | 子クロップからの重なり検出をマージする際に考慮する最小重複比率（IoU）です。0.0 の場合は重なっている検出をすべてマージし、より高い値ではマージにより大きな重なりが必要になります。0.0 から 1.0 の範囲で指定してください。1.0 の場合は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距離（ピクセル単位）。                                                                                        | ✅  |

その **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* 詳細はこちら。

### 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依存します。どのバインディング種別が `検出リストのロールアップ` バージョン `v1` を持ってい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\[*[*`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)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*]*): 次元を継承する親検出。
  * `child_detections` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 動的クロップに対して行われた予測など、より高い次元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形に減らすには「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)): 子検出の信頼度スコアをマージする際に使用する戦略です。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なり検出をマージする際に考慮する最小重複比率（IoU）です。0.0 の場合は重なっている検出をすべてマージし、より高い値ではマージにより大きな重なりが必要になります。0.0 から 1.0 の範囲で指定してください。1.0 の場合は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)*]*): 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予測。 `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予測。 `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予測。 `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>