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、その周囲のバウンディングボックスを返し、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や、検出数の上限を設定できます。

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	N/A
`image`	物体を検出する入力画像。ノードは最大32枚のバッチで画像を処理します。	IMAGE	はい	N/A
`threshold`	結果に含めるために検出が満たす必要のある最小信頼度スコア（デフォルト: 0.5）。	FLOAT	はい	N/A
`class_name`	クラス別に検出をフィルタリングします。フィルタリングを無効にするには ‘all’ に設定します（デフォルト: “all”）。	COMBO	はい	`"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`	画像ごとに返す最大検出数。信頼度スコアの降順で返されます（デフォルト: 100）。	INT	はい	N/A

出力

出力名	説明	データ型
`bboxes`	各入力画像の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、幅、高さ）、クラスラベル、信頼度スコアが含まれます。	BOUNDINGBOX

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Source fingerprint (SHA-256): 658a47cae788da207a52edc6bf8a428c9f3d8cf415e5f20f71d6125ad6d49734