機械学習
物体検出(バッチ)
概要
このブロックは、物体検出サービスのトレーニングで生成されたモデルを使って、指定画像(複数可)内のオブジェクトの検出ができます。検出結果は、BigQuery テーブルに出力します。
プロパティ
プロパティ名 | 説明 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
モデルを選択 |
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。 |
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ジョブの名前 |
本ブロック実行による物体検出の処理に名前を付けます。この名前(物体検出の処理)は、物体検出サービスの予測タブに表示されます(物体検出サービスで処理の状況や詳細設定が確認可能)。 |
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判定したい画像(JPEG)を含むディレクトリの GCS URL |
オブジェクトを検出したい JPEG 形式の画像を含む GCS 上のフォルダーを GCS URL 形式で指定します。 [変数展開の指定が可能][% 形式の文字列書式の指定が可能]
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BigQuery データセット ID |
オブジェクト検出結果を格納する BigQuery データセットを指定します。 [変数展開の指定が可能][% 形式の文字列書式の指定が可能]
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BigQuery テーブル ID |
オブジェクト検出結果を格納する BigQuery テーブルを指定します。
[変数展開の指定が可能][% 形式の文字列書式の指定が可能]
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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( 分割幅の最低値は、300 ピクセルです。 |
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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。 info_outline 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。 |
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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)。 |
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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)。 |