RTDETR_detect - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

RT-DETR Detect ノードは、RT-DETRモデルを使用して入力画像に対して物体検出を実行します。オブジェクトを識別し、その周囲にバウンディングボックスを描画し、COCOデータセットのクラスに従ってラベルを付けます。信頼度スコア、オブジェクトクラスによる結果のフィルタリング、および検出数の上限設定が可能です。

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
`model`	物体検出に使用するRT-DETRモデル。	MODEL	はい	なし
`image`	物体を検出する入力画像。ノードは最大32枚の画像をバッチ処理します。	IMAGE	はい	なし
`threshold`	結果に含めるために必要な最小信頼度スコア（デフォルト：0.5）。	FLOAT	いいえ	なし
`class_name`	クラスで検出結果をフィルタリングします。‘all’に設定するとフィルタリングを無効にします（デフォルト：“all”）。	COMBO	いいえ	`"all"` `"person"` `"bicycle"` `"car"` `"motorcycle"` `"airplane"` `"bus"` `"train"` `"truck"` `"boat"` `"traffic light"` `"fire hydrant"` `"stop sign"` `"parking meter"` `"bench"` `"bird"` `"cat"` `"dog"` `"horse"` `"sheep"` `"cow"` `"elephant"` `"bear"` `"zebra"` `"giraffe"` `"backpack"` `"umbrella"` `"handbag"` `"tie"` `"suitcase"` `"frisbee"` `"skis"` `"snowboard"` `"sports ball"` `"kite"` `"baseball bat"` `"baseball glove"` `"skateboard"` `"surfboard"` `"tennis racket"` `"bottle"` `"wine glass"` `"cup"` `"fork"` `"knife"` `"spoon"` `"bowl"` `"banana"` `"apple"` `"sandwich"` `"orange"` `"broccoli"` `"carrot"` `"hot dog"` `"pizza"` `"donut"` `"cake"` `"chair"` `"couch"` `"potted plant"` `"bed"` `"dining table"` `"toilet"` `"tv"` `"laptop"` `"mouse"` `"remote"` `"keyboard"` `"cell phone"` `"microwave"` `"oven"` `"toaster"` `"sink"` `"refrigerator"` `"book"` `"clock"` `"vase"` `"scissors"` `"teddy bear"` `"hair drier"` `"toothbrush"`
`max_detections`	画像あたりの最大検出数。信頼度スコアの降順で返されます（デフォルト：100）。	INT	いいえ	なし

出力

出力名	説明	データ型
`bboxes`	各入力画像に対するバウンディングボックスのリスト。各ボックスには座標（x, y, width, height）、クラスラベル、および信頼度スコアが含まれます。	BOUNDINGBOX

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Source fingerprint (SHA-256): 0c32aa9e17b8ea81e52cb45df2a40f7c1faeb39fdf18dfc643d1d31ed0bfdefd