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# rleinstancesegmentationprediction 종류

sv.Detections(...) 객체 형태로 감지된 바운딩 박스와 RLE로 인코딩된 분할 마스크를 사용한 예측

이 종류는 디코딩된 numpy 배열 대신 RLE(Run-Length Encoding)로 마스크가 저장된 인스턴스 분할 예측을 나타냅니다. 마스크는 다음에 있습니다 `sv.Detections.data["rle_masks"]` COCO 형식의 RLE 딕셔너리 numpy 배열로: `{"size": [H, W], "counts": "encoded_string"}`.

시각화 블록에 numpy 마스크가 필요할 때는, 필요 시 다음을 사용해 RLE를 디코딩합니다 `pycocotools`.

내부 값 예시:

```
sv.Detections(
    xyxy=array([[        127,         189,         322,         303]]),
    mask=None,  # 처음에는 None이며, 필요할 때 지연적으로 채워짐
    confidence=array([    0.95898]),
    class_id=array([6]),
    tracker_id=None,
    data={
        'class_name': array(['person'], dtype='<U6'),
        'detection_id': array(['51dfa8d5-261c-4dcb-ab30-9aafe9b52379'], dtype='<U36'),
        'parent_id': array(['image.[0]'], dtype='<U9'),
        'image_dimensions': array([[425, 640]]),
        'prediction_type': array(['rle-instance-segmentation'], dtype='<U26'),
        'rle_masks': array([{'size': [425, 640], 'counts': 'encoded_rle_string'}], dtype=object),
        # ... 기타 표준 필드
    }
)
```

## 데이터 표현

{% hint style="warning" %}
**데이터 표현**

이 종류는 내부 표현과 외부 표현이 다릅니다. **외부** 표현은 워크플로우와의 통합에 관련이 있으며, 반면 **내부** 한쪽은 Workflows 블록 개발에 유용한 구현 세부 사항입니다.
{% endhint %}

### 외부

외부 데이터 표현은 Workflows 클라이언트와 관련이 있으며, 데이터의 입력 및 출력 형식을 규정합니다.

유형: `dict`

직렬화된 엔터티 세부 정보는 [`instance_segmentation_prediction`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)와 비슷하지만, 폴리곤 대신 RLE 마스크를 사용합니다. RLE 형식은 COCO 표준을 따르며 다음을 사용해 디코딩할 수 있습니다 `pycocotools.mask.decode()`.

### 내부

내부 데이터 표현은 Workflows 블록 제작자와 관련이 있습니다 - 이는 실행 엔진이 런타임에 이러한 종류의 입력을 받는 블록에 제공하는 유형입니다.

유형: [`sv.Detections`](https://supervision.roboflow.com/latest/detection/core/)