RTDETR_detect - ComfyUI Built-in Node Documentation

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。

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	必須	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	必須	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	任意	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	任意	"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	任意	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

このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ GitHub で編集

---

Source fingerprint (SHA-256): 658a47cae788da207a52edc6bf8a428c9f3d8cf415e5f20f71d6125ad6d49734