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以下が翻訳結果です。 SDPoseKeypointExtractor ノードは、SDPose モデルを使用して入力画像から人体のポーズキーポイントを検出します。このノードは、画像全体またはバウンディングボックスで定義された特定の領域を処理でき、検出されたキーポイントを OpenPose 形式で出力します。この形式には、各人物の座標と各キーポイントの信頼度スコアが含まれます。

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入力

パラメータ説明データ型必須範囲
モデルキーポイント検出に使用する SDPose モデルです。heatmap_head 属性を持つモデル、特に SDPose リポジトリのモデルである必要があります。MODELはい-
vae入力画像を処理のために潜在空間にエンコードするために使用する VAE モデルです。VAEはい-
画像ポーズキーポイントを抽出する入力画像、または画像のバッチです。IMAGEはい-
バッチサイズ全画像モード（つまり バウンディングボックス が提供されていない場合）で実行する際に、一度に処理する画像の枚数です。これにより処理を高速化できます。（デフォルト: 16）INTいいえ1 ～ 10000
バウンディングボックスより正確な検出のためのオプションのバウンディングボックスです。複数人物検出に必要です。指定された場合、ノードは各指定領域からキーポイントを抽出します。BOUNDINGBOXいいえ-
パラメータの制約:
  • model 入力は、特定の SDPose モデルである必要があります。提供されたモデルに heatmap_head 属性がない場合、ノードはエラーを発生させます。
  • ノードは bboxes 入力に基づいて、次の 2 つの異なるモードで動作します。
    1. バウンディングボックスモード: bboxes が指定された場合、指定された各領域を個別に処理します。これは、1 枚の画像内で複数の人物を検出するために必要です。
    2. 全画像モード: bboxes が指定されていない場合、画像全体をバッチとして処理します。batch_size パラメータはこのモードでのみ適用されます。

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出力

出力名説明データ型
keypointsOpenPose フレーム形式（canvas_width、canvas_height、people）のキーポイントです。出力には検出された人物が含まれ、各人物にはキーポイント座標（x、y）の配列と、対応する信頼度スコアが含まれます。POSE_KEYPOINT
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Source fingerprint (SHA-256): 7903b51c9137aa08bb8843362740fcf93cea9c09d142bd1db3b5eee945c853e4