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# 検出オフセット

### このブロックについて

Detection Offset ブロックを使用すると、物体検出モデルまたはセグメンテーションモデルによって検出された領域の周囲に余白を追加できます。

このブロックは、検出結果の周囲にスペースを追加したい場合に便利です。画像内の検出領域の周囲に背景を少し見せたいときに、これを行うとよいでしょう。

このブロックは次と連携します：

* 物体検出モデル
* セグメンテーションモデル

<figure><img src="/files/ece8ecd3904ab48a4e5c70e5fe77143ce1436d76" alt=""><figcaption><p>Detection Offset ブロック。</p></figcaption></figure>

### このブロックに入力できるもの

このブロックを使用するには、次が必要です：

1. 入力画像、ビデオフレーム、または画像内の切り出した領域、および;
2. 物体検出またはセグメンテーションモデルの予測。

### このブロックが返すもの

Detection Offset ブロックは、検出モデルが返す xyxy 座標に余白を加えたものを返します。これらの座標には余白（スペース）が含まれます。

これらの座標は、その後、検出に対応する任意のブロック（つまり OCR モデルや Bounding Box Visualization）に渡すことができます。

以下は、Bounding Box Visualization（左）で生の検出結果を表示した例と、オフセット（余白）を適用した検出結果の例です：

<figure><img src="/files/ea73d1cb6bfe111e21d649bf491aee4527372d41" alt=""><figcaption><p>画像内の欠陥が拡大されています。</p></figcaption></figure>

参考までに、こちらが入力画像です：

<figure><img src="/files/002a8fc708a58e75c4eb2d95969aea75eecfe59c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ブロックの結果では、検出領域が大きくなっています。

### 使用例

このブロックは、画像上でモデルの結果を確認したい場合に便利です。これはテスト中によく行われます。

予測の可視化は Workflow の実行にわずかなオーバーヘッドを追加するため、本番環境で Visualization を追加するのは、モデルの結果の位置を確認する必要がある場合にのみ推奨します。