Detection2DStepSettings< OBJ_DET_2D_TYPE::FILTER_CLASSIFICATION >

Schritt der 2D-Detektions-Pipeline.

Wendet einen Klassifikationsfilter auf alle aktuellen orientierten Bounding Boxes an. Filtert alle Boxen heraus, bei denen die Klassifikation ein anderes Objekt erkennt.

Memberfunktionen

virtual OBJ_DET_2D_TYPE type() const override: JSON-Typ: Zeichenkette +Anforderung: Muss OBJ_DET_2D_TYPE::FILTER_CLASSIFICATION sein. Typ des 2D-Detektionsschritts.

Membervariablen

networkId: std::string, Standard: \{""\} JSON-Typ: Zeichenkette +Anforderung: Muss eine gültige Netzwerk-ID für die Objektklassifikation sein (siehe NetworkSettings). ID des Objektklassifikationsnetzwerks.

labelId: std::optional< std::string >, Standard: \{""\} JSON-Typ: (optional) Zeichenkette Label des Objekts. Ist kein Label angegeben, wird die Objekt-ID als Label-ID verwendet. Alle verfügbaren Labels finden sich in der JSON-Klassenliste der Netzwerkbeschreibung, die jedem Netzwerk beiliegt.

detectionThreshold: float, Standard: \{0.3f\} JSON-Typ: Gleitkommazahl +Anforderung: Muss im Bereich [0.0, 1.0] liegen. Schwellenwert für den Score der Objektklassifikation.

local: bool, Standard: {false} JSON-Typ: Boolean Bei true wird das vollständige Bild für die Inferenz verwendet. Bei false wird die aktuelle orientierte Bounding Box verwendet.

Enumerationen

Tabelle 1. OBJ_DET_2D_TYPE
Wert	Beschreibung
`SET_FULL`	Alle aktuellen orientierten Bounding Boxes werden auf die volle Bildgröße gesetzt (die Oberseite zeigt nach oben). >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SET_FULL>.
`SET_ROI`	Alle aktuellen orientierten Bounding Boxes werden auf eine angegebene ROI gesetzt (die Oberseite zeigt nach oben). >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SET_ROI>.
`SET_ROI_PIPELINE`	Alle aktuellen orientierten Bounding Boxes werden auf die ROI der Pipeline gesetzt (die Oberseite zeigt nach oben). >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SET_ROI_PIPELINE>.
`SET_OTHER`	Alle aktuellen orientierten Bounding Boxes werden auf das Ergebnis einer anderen 2D-Detektions-Pipeline gesetzt. >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SET_OTHER>.
`SET_NETWORK`	Wendet ein Objektdetektionsnetzwerk auf alle aktuellen orientierten Bounding Boxes an. Gibt alle detektierten >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SET_NETWORK>.
`FILTER_CLASSIFICATION`	Wendet einen Klassifikationsfilter auf alle aktuellen orientierten Bounding Boxes an. Filtert alle Boxen heraus >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::FILTER_CLASSIFICATION>.
`TRANSLATE`	Verschiebt alle aktuellen orientierten Bounding Boxes relativ zu ihrer aktuellen Orientierung und Größe. >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::TRANSLATE>.
`ROTATE_ANGLE`	Rotiert alle aktuellen orientierten Bounding Boxes um einen festen Winkel um einen festen Punkt, der relativ >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::ROTATE_ANGLE>.
`SCALE`	Skaliert alle aktuellen orientierten Bounding Boxes um einen festen Wert ausgehend von einem festen Punkt, der relativ >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SCALE>.
`SCALE_TO`	Skaliert alle aktuellen orientierten Bounding Boxes auf ein festes Seitenverhältnis ausgehend von einem festen Punkt, der relativ >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SCALE_TO>.
`SCALE_ASPECT`	Skaliert alle aktuellen orientierten Bounding Boxes auf ein festes Seitenverhältnis ausgehend von einem festen Punkt, der relativ >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::SCALE_ASPECT>.
`REORIENT_ASPECT`	Ändert die „Up-Richtung“ aller orientierten Bounding Boxes so, dass die lange oder kurze Seite zur Oberseite wird. Beachten Sie, dass alle Box-Ecken unverändert bleiben. >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::REORIENT_ASPECT>.
`REORIENT_CLASSIFICATION`	Ändert die „Up-Richtung“ aller orientierten Bounding Boxes mithilfe eines Klassifikationsnetzwerks. Die Netzwerkklassen müssen „Links“, „Rechts“, „Oben“, „Unten“ sein. >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::REORIENT_CLASSIFICATION>.
`FEATURE_MATCHING`	Definiert eine Menge von CorrectionFeature, die die Merkmale eines Objekts definieren. Werden alle Merkmale in einer aktuellen orientierten Bounding Box eindeutig detektiert, wird diese so optimiert, dass der Abstand zu den definierten Merkmalen minimiert wird. Intern wird ein iterativer Gauß-Newton-Algorithmus angewendet. >>> Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::FEATURE_MATCHING>.
`ADD_INSTANCES_FROM_FILE`	Siehe Detection2DStepSettings<OBJ_DET_2D_TYPE::ADD_INSTANCES_FROM_FILE>.