감지 병합

여러 감지를 하나의 바운딩 박스로 병합합니다.

여러 감지 예측을 모든 입력 감지를 포함하는 합집합 바운딩 박스를 가진 하나의 병합된 감지로 결합하여, 겹치는 객체 통합, 영역 생성, 감지 단순화 워크플로우를 위해 여러 감지를 하나의 더 큰 감지 영역으로 단순화합니다.

이 블록의 작동 방식

이 블록은 모든 입력 감지를 포함하는 합집합 바운딩 박스를 계산하여 여러 감지를 하나의 감지로 병합합니다. 이 블록은:

1. 여러 감지를 포함하는 감지 예측(객체 감지, 인스턴스 분할 또는 키포인트 감지)을 받습니다

2. 입력을 검증합니다(빈 감지는 빈 감지 결과를 반환하여 처리합니다)

3. 모든 입력 감지로부터 합집합 바운딩 박스를 계산합니다:

   • 입력 감지에서 모든 바운딩 박스 좌표(xyxy 형식)를 추출합니다

   • 모든 박스 중 최소 x 및 y 좌표(가장 왼쪽 및 가장 위쪽 점)를 찾습니다

   • 모든 박스 중 최대 x 및 y 좌표(가장 오른쪽 및 가장 아래쪽 점)를 찾습니다

   • 모든 입력 감지를 완전히 포함하는 하나의 바운딩 박스를 생성합니다

4. 병합된 감지의 신뢰도를 결정합니다:

   • 모든 입력 감지 중 가장 낮은 신뢰도 점수를 가진 감지를 찾습니다

   • 이 가장 낮은 신뢰도를 병합된 감지의 신뢰도로 사용합니다(보수적 접근)

   • 신뢰도 점수가 없을 수 있는 경우를 처리합니다

5. 다음 항목을 포함하는 새 병합 감지를 생성합니다:

   • 계산된 합집합 바운딩 박스(모든 입력 감지를 포함함)

   • 사용자 지정 가능한 클래스 이름(기본값: "merged_detection", class_name 매개변수로 설정 가능)

   • 입력 감지들 중 가장 낮은 신뢰도(보수적 신뢰도 할당)

   • 병합된 감지에 대한 고정 class_id 0

   • 새로 생성된 감지 ID(병합된 감지의 고유 식별자)

6. 바운딩 박스 안에 모든 입력 감지를 포함하는 하나의 병합 감지를 반환합니다

이 블록은 여러 감지의 통합된 바운딩 박스 표현을 생성하며, 겹치거나 가까운 감지를 하나의 영역으로 통합하는 데 유용합니다. 합집합 바운딩 박스 접근 방식은 모든 원본 감지가 병합된 감지 안에 완전히 포함되도록 보장합니다. 가장 낮은 신뢰도를 사용함으로써 이 블록은 보수적인 접근을 취해 병합된 감지의 신뢰도가 가장 불확실한 입력 감지를 반영하도록 합니다. 병합된 감지는 병합된 특성을 나타내거나 특정 범주를 표현하도록 클래스 이름으로 사용자 지정할 수 있습니다.

일반적인 사용 사례

• 겹치는 감지 통합: 같은 객체 또는 관련 객체의 겹치는 여러 감지를 하나의 통합된 감지로 병합합니다(예: 여러 프레임에서 같은 사람의 겹치는 감지를 병합, 서로 다른 모델의 중복 감지를 통합, 겹치는 객체 부분을 하나의 감지로 결합), 겹치는 감지 단순화를 가능하게 합니다

• 다중 객체 영역 생성: 영역 기반 분석을 위해 여러 감지된 객체를 포함하는 하나의 바운딩 박스 영역을 생성합니다(예: 군중 분석을 위해 여러 사람을 포함하는 영역 생성, 장면 내 객체 감지를 하나의 영역으로 병합, 여러 감지를 하나의 모니터링 구역으로 결합), 다중 객체 영역 워크플로우를 가능하게 합니다

• 가까운 감지 그룹화: 가까운 감지들을 함께 그룹화하여 하나의 병합 감지로 만듭니다(예: 서로 가까운 객체의 감지를 병합, 가까운 감지를 클러스터로 그룹화, 인접한 감지를 결합하여 처리 단순화), 공간 그룹화 워크플로우를 가능하게 합니다

• 감지 단순화: 여러 감지를 하위 처리용으로 더 큰 하나의 감지로 단순화합니다(예: 더 간단한 분석을 위해 여러 감지를 하나로 축소, 더 쉬운 시각화를 위해 감지를 통합, 간소화된 워크플로우를 위해 감지를 병합), 감지 단순화 워크플로우를 가능하게 합니다

• 감지로부터 구역 정의: 여러 감지 위치로부터 구역 경계를 생성합니다(예: 감지 위치를 기반으로 구역 정의, 감지된 객체 위치로부터 영역 생성, 감지 클러스터로부터 경계 설정), 감지로부터 구역 생성을 가능하게 합니다

• 중복 감지 제거: 중복되거나 중복된 감지를 하나의 표현으로 병합합니다(예: 서로 다른 단계의 중복 감지를 결합, 중복 객체 감지를 병합, 반복 감지를 통합), 중복 감지 통합 워크플로우를 가능하게 합니다

다른 블록과 연결하기

이 블록은 여러 감지 예측을 받아 하나의 병합 감지를 생성합니다:

• 감지 블록 뒤 (예: 객체 감지, 인스턴스 분할, 키포인트 감지) 여러 감지를 하나의 통합된 감지로 병합하여 단순화된 처리를 가능하게 하며, 감지 통합 워크플로우를 지원합니다

• 필터링 블록 이후 (예: Detections Filter) 특정 기준을 충족하는 필터링된 감지를 하나의 감지로 병합합니다(예: 클래스별로 필터링된 감지 병합, 필터링 후 감지 결합, 필터링된 결과 통합), 필터링된 감지 통합을 가능하게 합니다

• 크롭 블록 이전 여러 감지로부터 하나의 크롭 영역을 생성합니다(예: 여러 객체를 포함하는 영역을 자르기, 여러 감지를 포함하는 영역 추출, 통합 크롭 영역 생성), 다중 감지 영역 추출을 가능하게 합니다

• 구역 기반 블록 이전 (예: Polygon Zone, Dynamic Zone) 병합된 감지 영역을 기반으로 구역을 정의합니다(예: 병합된 감지 영역에서 구역 생성, 병합된 감지로부터 모니터링 구역 설정, 통합된 감지로부터 영역 정의), 병합된 감지로부터 구역 생성을 가능하게 합니다

• 시각화 블록 앞에 여러 개별 감지 대신 단순화된 병합 감지를 표시합니다(예: 통합된 감지 영역 시각화, 병합된 바운딩 박스 표시, 단순화된 감지 표현 표시), 단순화된 시각화 출력을 가능하게 합니다

• 분석 블록 이전 단순화된 감지 표현의 이점을 얻는 작업에 사용됩니다(예: 병합된 감지 영역 분석, 통합된 감지 처리, 단순화된 감지 데이터 활용), 단순화된 감지 분석 워크플로우를 가능하게 합니다

유형 식별자

step에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/detections_merge@v1 를 워크플로에 단계로 추가합니다.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 고유 식별자를 입력하세요..	❌
class_name	str	병합된 감지에 할당할 클래스 이름입니다. 병합된 감지는 데이터에서 이 클래스 이름을 사용합니다. 기본값은 이것이 병합된 감지임을 나타내는 'merged_detection'입니다. 특정 범주를 나타내거나 병합된 감지의 목적(예: 'crowd', 'group', 'region')을 나타내도록 이를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 클래스 이름은 감지의 데이터 딕셔너리에 저장됩니다..	❌

해당 참조 열은 워크플로 런타임에서 사용할 수 있는 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있음을 나타냅니다. 자세한 내용은 워크플로 런타임. 자세한 내용은 바인딩 를 참조하세요.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 종류에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 종류가 있는지 확인하세요 감지 결과 병합 버전 v1 가 있습니다.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • predictions (Union[instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction, object_detection_prediction]) 여러 감지를 하나의 감지로 병합할 감지 예측입니다. 객체 감지, 인스턴스 분할 또는 키포인트 감지 예측을 지원합니다. 모든 입력 감지는 모든 입력 감지를 포함하는 합집합 바운딩 박스를 가진 하나의 병합 감지로 결합됩니다. 빈 감지가 제공되면 이 블록은 빈 감지 결과를 반환합니다. 병합된 감지는 바운딩 박스 경계 내에 모든 입력 감지를 포함합니다..

• 출력

  • predictions (object_detection_prediction): 감지된 경계 상자를 포함하는 sv.Detections(...) 객체 형식의 예측입니다.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/detections_merge@v1",
	    "predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "class_name": "<block_does_not_provide_example>"
	}