視線検出

顔を検出し、視線の方向を推定します（非推奨）。

非推奨

このブロックは非推奨であり、将来のリリースで削除される可能性があります。

非推奨。 L2CS Gaze detection は、MediaPipe の依存関係とともに推論から削除されました。このブロックを呼び出すと FeatureDeprecatedError (HTTP 410 Gone).

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/gaze@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。	❌
do_run_face_detection	bool	顔検出を実行するかどうか。入力画像があらかじめ顔画像として切り出されている場合は False に設定してください。。	✅

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 視線検出 のバージョン v1 あるか確認してください。

入力と出力のバインディング

• 入力

  • images (image): 推論対象の画像です..

  • do_run_face_detection (boolean): 顔検出を実行するかどうか。入力画像があらかじめ顔画像として切り出されている場合は False に設定してください。。

• 出力

  • face_predictions (keypoint_detection_prediction): 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含む、sv.Detections(...) オブジェクト形式の予測。

  • yaw_degrees (float): 浮動小数値。

  • pitch_degrees (float): 浮動小数値。

JSON 定義の例

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/gaze@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "do_run_face_detection": "<block_does_not_provide_example>"
	}