유형

유형은 Workflows의 타입 시스템입니다. 모든 연결 뒤에 있는 의미적 의미와 데이터 표현입니다.

Workflows에서는 일부 값을 미리 설정할 수 없고 실행 중에만 결정됩니다. 이는 정확한 입력 값을 사전에 알 수 없는 함수를 작성하는 것과 비슷합니다. 즉, 해당 값은 런타임에만 제공되며, 사용자 입력이나 다른 함수의 출력에서 전달됩니다.

이를 관리하기 위해 Workflows는 셀렉터, 이는 참조처럼 동작하며 데이터를 직접 포함하지 않고 가리킵니다.

셀렉터

셀렉터는 이름이 지정된 입력, 예를 들어 입력 이미지와 같은 것을 가리킬 수 있습니다. $inputs.image, 또는 이전 단계에서 생성된 예측을 가리킬 수 있습니다. 예를 들면 $steps.my_model.predictions.

Workflows 생태계에서 사용자는 데이터의 용도(예: “image”)에 집중하고 정확한 형식은 신경 쓰지 않습니다. 반면 워크플로 블록을 만드는 개발자는 정확한 데이터 형식이 필요합니다. Kinds 이들은 두 가지 요구를 모두 충족합니다. 즉, 사용자에게는 데이터 처리를 단순화하고, 개발자가 올바른 데이터 구조로 작업하도록 보장합니다.

무엇인가요? Kinds?

Kinds Workflows의 타입 시스템으로, 각 종류 다음을 정의합니다:

• name - 표현하는 의미론적 의미 기저 데이터의 - 예를 들어 이미지 또는 포인트;

• Python 데이터 표현 - 블록 제작자가 블록 내에서 데이터를 처리할 때 기대해야 하는 데이터 유형과 형식;

• 선택 사항 직렬화된 데이터 표현 - 외부 시스템이 Workflows 생태계와 통합할 때 사용해야 하는 kind의 형식을 정의합니다. 필요할 경우 원활한 변환을 위해 사용자 지정 kind 직렬화기와 역직렬화기가 제공됩니다;

kind를 사용하면 호환성이 간소화됩니다. 어떤 단계가 특정 종류 를 출력하고 다른 단계가 동일한 종류를 요구하면, 워크플로 엔진은 서로 호환된다고 가정하여 호환성 검사의 필요성을 줄이고 Workflows 정의에 대한 컴파일 시 검증을 제공합니다.

현재로서는, kinds 는 너무 단순해서 타입 다형성을 지원하지 않으며, 개발자에게는 이 문제를 해결하기 위해 kind의 유니온을 사용하도록 요구됩니다. 광범위한 kind 유니온을 정의하는 것은 문제가 될 수 있으므로, 이 문제는 아마 Execution Engine에서 다루게 될 것입니다 v2.

Roboflow 플러그인에 선언된 Kind

• *: any 요소와 동일

• ROBOFLOW_MANAGED_KEY: Roboflow에서 관리하는 키 또는 자격 증명

• bar_code_detection: 바코드 탐지가 포함된 예측

• boolean: 불리언 플래그

• bytes: 이 kind는 바이트를 나타냅니다

• classification_prediction: 분류기에서 나온 예측

• contours: 각 배열이 윤곽선 포인트를 나타내는 numpy 배열 목록

• detection: detections 기반 예측의 단일 요소(예: object_detection_prediction)

• detections_overlaps: 쌍별 탐지 겹침 기록 목록

• 딕셔너리: 딕셔너리

• 임베딩: 벡터 임베딩을 나타내는 부동 소수점 숫자 목록.

• 0에서 1 사이의 실수: float 범위 내 값 [0.0, 1.0]

• float: 실수 값

• image_keypoints: 고전적인 컴퓨터 비전 방법으로 검출된 이미지 키포인트

• image_metadata: supervision에 필요한 이미지 메타데이터가 포함된 딕셔너리

• 이미지: Workflows의 이미지

• inference_id: 추론 식별자

• instance_segmentation_prediction: sv.Detections(...) 객체 형태의 탐지된 바운딩 박스와 세그멘테이션 마스크를 포함한 예측

• 정수: 정수 값

• keypoint_detection_prediction: sv.Detections(...) 객체 형태의 탐지된 바운딩 박스와 탐지된 키포인트를 포함한 예측

• labeled_points: 양수/음수 레이블이 있는 2D 포인트 목록

• 언어 모델 출력: LLM / VLM 출력

• list_of_values: 모든 유형의 값 목록

• numpy_array: Numpy 배열

• object_detection_prediction: sv.Detections(...) 객체 형태의 탐지된 바운딩 박스를 포함한 예측

• parent_id: 단계 출력의 상위 요소 식별자

• 포인트: 2D의 단일 포인트

• 예측 유형: 예측 유형을 나타내는 문자열 값

• qr_code_detection: QR 코드 탐지가 포함된 예측

• rgb_color: RGB 색상

• roboflow_api_key: Roboflow API 키

• roboflow_model_id: Roboflow 모델 ID

• roboflow_project: Roboflow 프로젝트 이름

• roboflow_solution: Roboflow Vision Events 사용 사례 식별자

• secret: 비밀 값

• semantic_segmentation_prediction: 의미론적 세분화를 위한 픽셀 단위 클래스 레이블과 신뢰도를 포함한 예측

• serialised_payloads: 싱크가 일반적으로 수용하는 직렬화된 요소

• string: 문자열 값

• 타임스탬프: 타임스탬프 객체

• top_class: 분류 모델이 예측한 최상위 클래스를 나타내는 문자열 값

• video_metadata: 비디오 이미지 메타데이터

• zone: 다각형 영역의 정의