重なり分析

2つの検出セット間のペアごとの重なりを計算します。

2つの検出セット間のペアごとの幾何学的重なりを計算します。

から抽出された各ペア（reference, candidate）について reference_predictions x candidate_predictions、このブロックは intersection_area / reference_polygon.area を計算し、その比率が min_overlap.

検出にマスクが付いている場合、正確なポリゴンはそのマスクの最長輪郭です（shapelyで検証済み）。それ以外の場合はバウンディングボックスのポリゴンが使用されます。ベクトル化されたbbox-IoUの事前フィルタ（supervision.box_iou_batch）は、shapelyの交差計算を行う前に、接触していないペアを除外します。

この関係は意図的に 対称ではありません 2つの入力間で: 分母は常にreference検出の面積です。もう一方のセットに対する重なりとして出力したい場合は、2つのセレクタを入れ替えてください。

出力は入力と同じ次元性に付随するdictのフラットなリスト（承認された各ペアにつき1件）です。このブロックは次元を増やしません。次の detections_overlaps kindのドキュメントで、レコードごとのスキーマを確認してください。

種別識別子

ステップで次の識別子を使用します "type" フィールド: roboflow_core/overlap_analysis@v1 ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

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。	❌
min_overlap	float	ペアを出力に含めるための最小 (intersection / reference_area) 比率。	✅

この 参照 列は、で利用可能な動的値を使用し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 詳細情報

入出力バインディング

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 重なり分析 のバージョン v1 持つか確認してください。

入出力バインディング

• 入力

  • reference_predictions (Union[instance_segmentation_prediction, object_detection_prediction]): 重なり比の分母となる面積を持つ検出。各reference検出について、すべてのcandidateとの重なりが計算されます。〜を上回るペアは min_overlap 出力に表示されます。

  • candidate_predictions (Union[instance_segmentation_prediction, object_detection_prediction]): 各referenceに対して照合される検出。

  • min_overlap (float_zero_to_one): ペアを出力に含めるための最小 (intersection / reference_area) 比率。

• 出力

  • 重なり (detections_overlaps): ペアごとの検出重なりレコードのリスト。

JSON 定義の例

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/overlap_analysis@v1",
	    "reference_predictions": "$steps.model_a.predictions",
	    "candidate_predictions": "$steps.model_b.predictions",
	    "min_overlap": 0.1
	}