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# 深度推定

### 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/depth_estimation@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。 | ❌  |
| `model_version` | `str` | 推論に使用する深度推定モデル..        | ✅  |

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。

### ランタイム互換性

`ハード` - ランタイム `self_hosted_cpu`；実行 `ローカル` : GPU が必要です。run\_locally() は CUDA を必要とするモデルを読み込みます。

### 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 `深度推定` 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
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `model_version` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md))：推論に使用する深度推定モデル..
* 出力
  * `image` ([`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ワークフロー内の画像。
  * `normalized_depth` ([`numpy_array`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/numpy-array.md))：Numpy 配列。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

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

</details>