Semantic Segmentation vTool#
Semantic Segmentation vTool 能夠對透過「Image」輸入接腳接收的影像中的物件進行分類，並透過「Regions」和「Classes」輸出接腳輸出結果。
若您也想將同一類別的不同實例相互區分，請使用 Instance Segmentation vTool。
若您在分割前使用「ROI Creator vTool 」來指定感興趣區域（ROI），則「Semantic Segmentation 」vTool 會透過其Roi輸入接腳接收 ROI 資料。在此情況下，分割操作僅針對感興趣區域進行。此舉的附帶效果是能加快處理速度。
如需購買「Semantic Segmentation vTool」的授權，請造訪Basler 網站。
運作原理#
假設您想識別並將影像中的人進行區分，使其與背景區隔開來。
這是您的輸入圖片，畫面中顯示三個人身處倉庫環境，背景中有各式各樣的設備：
您可透過載入一個已受訓的模型來設定 vTool，該模型能將影像分割為兩類：人物與背景
接下來，您可以選取想要偵測和分割的類別。有些模型可能會完全針對您的使用案例量身打造。在這種情況下，所有想要的類別都已經被選取。
配置完 vTool 後，您需執行該流程，以啟動推論程序。vTool 會利用該模型來分析影像，並對其中的物件進行分割。分析完成後，系統會回傳分割結果，即各個區域及其類別。
這是「針腳資料檢視」中的最終影像，僅顯示已分割的區域，底層的原始影像則不可見。
若您在「引腳資料」視圖中啟用輸入影像，分割出的區域將會疊加在原始影像上。如此一來，您便能同時查看原始影像與偵測到的區域。
詳細輸出
區域：vTool 標示出模型在影像中偵測到人員的區域。在輸出影像中，人員與背景已被清晰地分割開來，通常以不同的顏色呈現（在此案例中，人員為紫色，背景為綠色）。
類別：背景、人物
設定 vTool#
要設定「Semantic Segmentation 」vTool：
- 在vTool「設定」區域的「配方管理」窗格中，按一下「開啟設定」或雙擊該 vTool。
此時會開啟 Semantic Segmentation 對話方塊隨即開啟。 - 在 伺服器選取 區域中，選取您要連線的伺服器。
伺服器必須正在執行，才能與其建立連線。- 選項 1：手動輸入 Triton Inference Server 的 IP 位址與連接埠。
- 選項 2：在下拉式清單中選取您伺服器的 IP 位址 / 主機名稱與連接埠。
- 按一下 Connect 以建立連線。
接著，vTool 便會載入可用的模型。 - 在 模型選取 區域中，在下拉式清單選取包含所需模型的 bundle。
選取 bundle 後，下拉式清單下方的資訊便會填入該 bundle 的詳細資料，讓您可以確認所選取的 bundle 是否正確。
- 如果清單中沒有所需的 bundle，請按一下 部署新模型 下拉式清單中的
這會開啟 pylon AI Agent ，可讓您部署更多模型。
部署新模型後，您必須按一下 Refresh 按鈕。 -
在 Detection Settings 區域中，按一下 Select Classes 以選取您要分類的類別。
隨即會開啟包含可用類別的對話方塊。根據預設，系統會選取所有類別。您可以選取任意數量的類別。資訊
此區域中可用的參數取決於所選的模型。某些參數必須在選取特定模型後才會顯示。預設值由模型提供。
-
按一下 OK。
您可以在 pin data view 中檢視分割結果。在這裡，您可以選取要顯示的輸出。
Inputs#
Image#
可直接從「相機」vTool 或任何能輸出影像的 vTool（例如「Image Format Converter 」vTool）接收影像。
- 資料類型：圖片
- 影像格式：8 位元至 16 位元彩色影像
Roi#
接受來自 ROI Creator vTool 或任何其他輸出矩形的 vTool 的興趣區域。如果輸入多個矩形，則會使用第一個矩形作為單一興趣區域。
- 資料類型：RectangleF、RectangleF Array
Outputs#
Regions#
為每個類別標籤傳回一個區域。
- 資料類型：區域陣列
Classes#
回傳預測的類別標籤。
- 資料類型：字串陣列
Payload#
傳回有關 Inference Server 效能的額外資訊以供評估。只有在 Debug Settings パラメーターグループの Features - All ペインで有効にした場合にのみ、この出力ピンを利用できるようになります。
- 資料類型：String