속성 정의

클래스 이름, 신뢰도, 탐지 개수 등 모델 예측에서 변수를 정의합니다.

구성 가능한 작업 체인(operation chain)을 사용하여 워크플로 단계 출력에서 특정 속성 또는 필드를 추출합니다. 이를 통해 클래스 이름, 신뢰도, 개수, 좌표, OCR 텍스트, 메타데이터 및 기타 속성을 모델 예측 또는 워크플로 데이터에서 추출하여 데이터 변환, 속성 추출, 메타데이터 접근, 값 추출 워크플로를 수행할 수 있습니다.

이 블록의 작동 방식

이 블록은 복잡한 데이터 구조를 탐색하고 값들을 추출하는 작업 체인을 적용하여 데이터에서 특정 속성을 추출합니다. 이 블록은:

1. 모든 워크플로 단계(탐지, 분류, OCR 결과, 이미지 또는 기타 데이터 유형)에서 입력 데이터를 받습니다

2. operations 매개변수에 정의된 작업 체인을 적용합니다:

   • 각 작업은 특정 추출 또는 변환 작업을 수행합니다

   • 작업은 순차적으로 실행되며, 각 작업은 이전 작업의 결과를 기반으로 작동합니다

   • 작업은 속성 추출, 데이터 필터링, 형식 변환 또는 값 결합을 수행할 수 있습니다

3. 작업 유형에 따라 속성을 추출합니다:

   탐지 속성의 경우:

   • 객체 탐지, 인스턴스 세분화 또는 키포인트 탐지 예측에서 속성을 추출합니다

   • 추출 가능 항목: 클래스 이름, 신뢰도, 개수, 바운딩 박스 좌표(x_min, y_min, x_max, y_max), 중심점, 크기, 트래커 ID, 속도, 속력, 경로 편차, 존 내 체류 시간, 다각형 등

   • 값 목록(탐지당 하나) 또는 집계 값을 반환합니다

   분류 속성의 경우:

   • 분류 예측에서 속성을 추출합니다

   • 추출 가능 항목: 예측 클래스, 신뢰도 점수, 모든 클래스, 모든 신뢰도

   • 속성에 따라 단일 값 또는 목록을 반환합니다

   OCR 속성의 경우:

   • OCR 결과에서 텍스트, 좌표, 메타데이터를 추출합니다

   • 추출 가능 항목: 인식된 텍스트, 바운딩 박스 정보, 신뢰도 점수

   이미지 속성의 경우:

   • 이미지에서 메타데이터와 속성을 추출합니다

   • 추출 가능 항목: 크기, 형식 정보 및 기타 이미지 메타데이터

4. 복잡한 추출을 위한 복합 작업을 지원합니다:

   • 작업을 체인으로 연결하여 여러 단계 추출을 수행할 수 있습니다

   • 속성을 추출하기 전에 탐지를 필터링할 수 있습니다

   • 특정 탐지를 선택하거나, 형식을 변환하거나, 여러 속성을 결합할 수 있습니다

5. 추출된 속성 값을 반환합니다:

   • 출력 유형은 추출된 속성에 따라 달라집니다(목록, 문자열, 숫자, 딕셔너리 등)

   • 추출된 속성을 포함하는 단일 출력 값을 반환합니다

이 블록은 워크플로 데이터에서 사실상 모든 속성을 추출할 수 있도록 하는 유연한 작업 시스템을 사용합니다. 작업은 단순할 수 있으며(단일 속성 추출) 복합적일 수도 있습니다(필터링, 변환 후 추출). 따라서 사용자 지정 코드 없이도 복잡한 데이터 구조에서 특정 필드에 접근할 수 있는 매우 다재다능한 블록입니다.

일반적인 사용 사례

• 속성 추출: 모델 예측에서 특정 필드를 추출합니다(예: 탐지에서 클래스 이름 추출, 신뢰도 점수 가져오기, OCR 텍스트 추출, 탐지 개수 가져오기). 이를 통해 속성 추출 워크플로를 활성화합니다

• 메타데이터 접근: 워크플로 단계에서 메타데이터와 계산된 속성에 접근합니다(예: 트래커 ID 추출, 속도 값 가져오기, 존 내 체류 시간 접근, 경로 편차 검색). 이를 통해 메타데이터 접근 워크플로를 활성화합니다

• 데이터 변환: 복잡한 데이터 구조를 후속 사용을 위한 더 단순한 값으로 변환합니다(예: 탐지를 목록으로 변환, 좌표 추출, 바운딩 박스 중심점 가져오기, 클래스 목록 추출). 이를 통해 데이터 변환 워크플로를 활성화합니다

• 조건부 로직: 조건 판단이나 의사 결정을 위해 사용할 값을 추출합니다(예: 임계값 비교를 위한 개수 추출, 필터링을 위한 신뢰도 가져오기, 분류를 위한 클래스 이름 추출, 계산을 위한 좌표 가져오기). 이를 통해 조건부 로직 워크플로를 활성화합니다

• 데이터 포맷팅: 저장, 표시 또는 API 응답을 위해 데이터를 포맷합니다(예: JSON 출력을 위한 값 추출, 저장용 데이터 포맷팅, 시각화를 위한 데이터 준비, API 응답용 추출). 이를 통해 데이터 포맷팅 워크플로를 활성화합니다

• 분석 추출: 분석을 위한 지표와 측정값을 추출합니다(예: 탐지 개수 추출, 신뢰도 통계 가져오기, 측정값 추출, 분석 지표 검색). 이를 통해 분석 추출 워크플로를 활성화합니다

다른 블록에 연결하기

이 블록은 모든 워크플로 단계의 데이터를 받아 추출된 속성 값을 생성합니다:

• 모델 블록 뒤에 (탐지, 분류, OCR 등) 예측에서 속성을 추출합니다(예: 탐지에서 클래스 이름 추출, 분류 결과 가져오기, OCR 텍스트 추출). 이를 통해 모델-속성 워크플로를 활성화합니다

• 분석 블록 이후 계산된 지표와 측정값을 추출합니다(예: 속도 값 추출, 존 내 체류 시간 가져오기, 경로 편차 검색, 추적 정보 접근). 이를 통해 분석-속성 워크플로를 활성화합니다

• 로직 블록 이전 Continue If와 같은 기능에서 추출된 값을 조건에 사용합니다(예: 개수가 임계값을 초과하면 계속, 추출된 신뢰도에 따라 필터링, 추출된 값을 사용하여 의사 결정). 이를 통해 속성 기반 의사 결정 워크플로를 활성화합니다

• 데이터 저장 블록 앞에서 추출된 값을 저장용으로 포맷합니다(예: 추출된 속성 저장, 로깅용 값 포맷팅, 데이터 저장 준비). 이를 통해 속성-저장 워크플로를 활성화합니다

• 시각화 블록 이전 표시용으로 추출된 값을 제공합니다(예: 추출된 개수 표시, 추출된 텍스트 표시, 추출된 지표 시각화). 이를 통해 속성 시각화 워크플로를 활성화합니다

• 알림 블록 앞에서 알림에 추출된 값을 사용합니다(예: 알림에 추출된 개수 포함, 메시지에 추출된 텍스트 전송, 알림에서 추출된 값 사용). 이를 통해 속성 기반 알림 워크플로를 활성화합니다

요구 사항

이 블록은 워크플로 단계의 모든 데이터 유형과 함께 작동합니다. operations 매개변수는 입력 데이터에 대해 수행할 작업 목록을 정의합니다. 각 작업은 데이터 유형 및 이전 작업의 출력과 호환되어야 합니다. 일반적인 작업으로는 DetectionsPropertyExtract(탐지 속성용), ClassificationPropertyExtract(분류 속성용) 및 기타 추출 작업이 있습니다. 이 블록은 복잡한 추출을 위한 복합 작업(다른 작업을 포함할 수 있는 작업)을 지원합니다. 출력 유형은 수행된 작업과 추출된 속성에 따라 달라지며, 추출되는 내용에 따라 목록, 문자열, 숫자, 딕셔너리 또는 기타 유형이 될 수 있습니다.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/property_definition@v1 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
연산	List[Union[ClassificationPropertyExtract, ConvertDictionaryToJSON, ConvertImageToBase64, ConvertImageToJPEG, DetectionsFilter, DetectionsOffset, DetectionsPropertyExtract, DetectionsRename, DetectionsSelection, DetectionsShift, DetectionsToDictionary, Divide, ExtractDetectionProperty, ExtractFrameMetadata, ExtractImageProperty, LookupTable, Multiply, NumberRound, NumericSequenceAggregate, PickDetectionsByParentClass, RandomNumber, SequenceAggregate, SequenceApply, SequenceElementsCount, SequenceLength, SequenceMap, SortDetections, StringMatches, StringSubSequence, StringToLowerCase, StringToUpperCase, TimestampToISOFormat, ToBoolean, ToNumber, ToString]]	입력 데이터에 순차적으로 수행할 작업 목록입니다. 각 작업은 추출, 필터링, 변환 또는 결합을 수행합니다. 작업은 순서대로 실행되며, 각 작업은 이전 결과를 기반으로 작동합니다. 일반적인 작업: DetectionsPropertyExtract(탐지에서 class_name, confidence, count, coordinates와 같은 속성 추출), ClassificationPropertyExtract(분류에서 class, confidence 추출), DetectionsFilter(추출 전에 탐지 필터링), DetectionsSelection(특정 탐지 선택). 복잡한 추출을 위해 단일 작업 또는 복합 작업을 포함할 수 있습니다..	❌

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 속성 정의 버전 v1 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 데이터 (*): 속성을 추출할 모든 워크플로 단계의 입력 데이터. 탐지, 분류, OCR 결과, 이미지 또는 기타 모든 워크플로 출력일 수 있습니다. 데이터 유형에 따라 적용 가능한 작업이 결정됩니다. 예: 클래스 이름 추출을 위한 탐지 예측, 예측된 클래스 추출을 위한 분류 결과, 텍스트 추출을 위한 OCR 결과..

• 출력

  • 출력 (*): 어떤 요소와도 동일한 값.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/property_definition@v1",
	    "data": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "operations": [
	        {
	            "property_name": "class_name",
	            "type": "DetectionsPropertyExtract"
	        }
	    ]
	}