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유형 식별자

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

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
class_names	Union[List[str], str]	인식할 클래스 목록.	✅
임계값	float	예측된 마스크 점수의 임계값.	✅

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

런타임 호환성

인터넷 필요 - 에어갭 / 오프라인 배포 : 이 블록은 완전히 오프라인 / 에어갭된 배포에서는 접근할 수 없는 서비스에 의존합니다.

하드 - 런타임 self_hosted_cpu, self_hosted_gpu, inference_pipeline : Seg Preview는 Roboflow 내부 API_BASE_URL/inferenceproxy/seg-preview 엔드포인트를 호출하며, 이 엔드포인트는 Roboflow 호스팅 런타임(HOSTED_SERVERLESS, DEDICATED_DEPLOYMENT)에서만 접근할 수 있습니다. 자체 호스팅 배포에서는 이 블록을 실행할 수 없습니다.

입력 및 출력 바인딩

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

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 추론할 이미지입니다..

  • class_names (Union[list_of_values, string]): 인식할 클래스 목록.

  • 임계값 (float): 예측된 마스크 점수의 임계값.

• 출력

  • 예측 (instance_segmentation_prediction): 감지된 바운딩 박스와 sv.Detections(...) 객체 형식의 세분화 마스크가 포함된 예측.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/seg-preview@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "class_names": [
	        "자동차",
	        "사람"
	    ],
	    "threshold": 0.3
	}