ブロックリファレンス

BLOCKS Reference

機械学習

物体検出(オンライン)

概要

このブロックは、物体検出サービスでトレーニングしたモデルを使って、指定された画像(1 枚のみ)内にある複数のオブジェクトを検出します。

このブロックはベータ版です。正式版リリース後、本ブロックは利用できなくなる可能性があります。ご注意ください。正式版リリース後は、正式版のブロックをご利用ください。

ベータ版での提供となるため、一部の機能が正常に動作しない可能性があります。機能改善や不具合などのフィードバックは、「お問い合わせ」で情報提供をお願いします。フィードバックの内容は MAGELLAN BLOCKS の品質向上のために利用いたします。

プロパティ

プロパティ名 説明
ブロック名 ブロックの名前を指定します。ブロックに表示されます。
モデル名

物体検出サービスでトレーニングしたモデルを選択します。

判定したい画像(JPEG)を格納した変数名

判定したい JPEG 画像を格納した変数を指定します。

変数の内容は以下のいずれかの形式で指定します。

  • オブジェクトを判定したい JPEG 画像そのもの(Base64 エンコードされた JPEG 画像データ)

    例:「GCS から変数へロード」ブロックを使って、GCS 上の画像ファイルをロードした際に変数へ格納されたデータ(名前 "content" の値)(「バイナリ(Base64)」形式でロードした場合)

    (変数 _ にロードした場合は、_.content を指定)

  • オブジェクトを判定したい JPEG 画像への GCS URL

    例:gs://my-bucket/foo/bar.jpg

画像は 1 枚のみ指定可能です。複数の画像は指定できません。

判定結果を格納する変数名

判定結果を格納する変数を指定します。変数に格納された値は、以下のような形式です。

{
  "bboxes": [ { "label_id": 1, "label_name": "cat", "xmin": 0.6, "ymin": 0.0, "xmax": 0.9, "ymax": 0.5, "score": 0.6 }, ...]
}
名前 説明
"label_id" ラベルの ID
"label_name" ラベルの名称
"xmin" オブジェクト矩形領域の左上の X 座標(画像の左上原点)
"ymin" オブジェクト矩形領域の左上の Y 座標(画像の左上原点)
"xmax" オブジェクト矩形領域の右下の X 座標(画像の左上原点)
"ymax オブジェクト矩形領域の右下の Y 座標(画像の左上原点)
"score" 判定したオブジェクトのスコア(確からしさ)
画像の分割幅(px)(カンマ(,)区切りで複数指定可) 

画像の分割幅をピクセルで指定します。カンマ(,)で区切ることにより複数の分割幅が指定できます。

分割幅の最低値は、300 ピクセルです。

画像を分割する時のオーバーラップ幅(%)

オーバーラップ幅を「画像の分割幅」に対する比率で指定します。

画像の分割は分割領域が重なり合うように分割します。その重なり合った部分をオーバーラップ幅と呼びます。

オーバーラップ幅の解説図
ブロックメモ ブロックに対するコメントを指定します。
結果を残す検出の score の閾値

結果を残すオブジェクト検出スコアのしきい値を指定します。

指定可能な値は、0 から 1 までの数値です(0.1 刻み)。

検出矩形を融合させる IoU の閾値

IoU のしきい値(同一のオブジェクトに対して重複して検出された矩形を 1 つにする後処理の際のしきい値)を指定します。

指定可能な値は、0 から 1 までの数値です(0.1 刻み)。

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