시선 감지

얼굴을 감지하고 시선 방향을 추정합니다(사용 중단됨).

더 이상 사용되지 않음

이 블록은 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 수 있습니다.

더 이상 사용되지 않음. L2CS 시선 감지는 MediaPipe 종속성과 함께 추론에서 제거되었습니다. 이 블록을 호출하면 FeatureDeprecatedError (HTTP 410 Gone).

유형 식별자

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

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
do_run_face_detection	bool	얼굴 감지를 실행할지 여부입니다. 입력 이미지가 미리 잘린 얼굴 이미지인 경우 False로 설정하세요..	✅

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

런타임 호환성

하드 - 런타임 self_hosted_cpu; 실행 로컬 : GPU가 필요합니다; run_locally()는 CUDA가 필요한 모델을 로드합니다.

입력 및 출력 바인딩

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

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 추론할 이미지입니다..

  • do_run_face_detection (boolean): 얼굴 감지를 실행할지 여부입니다. 입력 이미지가 미리 잘린 얼굴 이미지인 경우 False로 설정하세요..

• 출력

  • face_predictions (keypoint_detection_prediction): 감지된 바운딩 박스와 감지된 키포인트가 포함된 sv.Detections(...) 객체 형태의 예측값입니다.

  • yaw_degrees (float): 실수 값입니다.

  • pitch_degrees (float): 실수 값입니다.

예시 JSON 정의

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