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# YOLO-Worldモデル

画像にゼロショット物体検出モデル YOLO-World を実行します。

YOLO-World は、画像内で識別したい 1 つ以上のテキストクラスを受け付けます。YOLO-World がそのクラスの物体を識別できる場合、モデルは指定したクラスに一致する物体の位置を返します。

このブロックを本番環境で使用する前に、YOLO-World を試してユースケースでのモデルの評価を行うことをおすすめします。YOLO-World への効果的なプロンプトの与え方については、以下を参照してください。 [Roboflow YOLO-World プロンプトガイド](https://blog.roboflow.com/yolo-world-prompting-tips/).

### 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/yolo_world_model@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。                                                         | ❌  |
| `class_names` | `List[str]` | YOLO-World に検出させたい 1 つ以上のクラス。モデルは任意の文字列を入力として受け付けますが、一般的な物体の短い説明を指定するのが最も効果的です。 | ✅  |
| `version`     | `str`       | YoloWorld モデルのバリアント。                                                            | ✅  |
| `confidence`  | `float`     | 検出の信頼度しきい値。                                                                     | ✅  |

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 `YOLO-Worldモデル` 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..
  * `class_names` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): YOLO-World に検出させたい 1 つ以上のクラス。モデルは任意の文字列を入力として受け付けますが、一般的な物体の短い説明を指定するのが最も効果的です。
  * `version` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): YoloWorld モデルのバリアント。
  * `confidence` ([*`float_zero_to_one`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): 検出の信頼度しきい値。
* 出力
  * `predictions` ([`object_detection_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)): 検出されたバウンディングボックスを sv.Detections(...) オブジェクト形式で含む予測。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/yolo_world_model@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "class_names": [
	        "人",
	        "車",
	        "ナンバープレート"
	    ],
	    "version": "v2-s",
	    "confidence": 0.005
	}
```

</details>