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一つの画像に対象が複数個あったときSEGSはそれぞれを別々に処理します

例えば三人映っている画像から"face"でSEGSを使ってDetailerにかけるとする

まず一人目の顔、次に二人目の顔、最後に三人目の顔と順番に処理します

便利ではありますが、奥の方にも人がいて小さい顔も含めたら何十人といたらどうでしょう？

そのすべてにDetailerを行うと時間がかかりすぎますし、手前の顔と奥のぼやけた顔を同じレベルでクリアにするとある意味ホラー画像になります

小さい画像はフィルターをかけて排除するなどして上手いこと処理しましょう

🦊Detailer#65cb0463e2dacc0000cfb4f3と比べてCLIPSegをface_yoloに変えただけですが、勝手に複数人認識してそれぞれを順番にDetailerで処理しているのが分かります

人混みから顔検出すると、後ろの方のぼやけた顔も取得します

性能が良いのは素晴らしいですがDetailerに流したいのはせいぜい手前の三人くらいです

いくつかの方法でSEGSの数を減らしていきましょう

ImpactSimpleDetectorSEGSノードのパラメータ

bbox_threshold (しきい値)

YOLOにしてもDINOにしても、"顔"か"顔じゃないか"の二値で検出しているわけではありません

これは70%の確率で顔、これは40%の確率で… という風に検出します

thresholdはN%よりも高い確率のもののみ顔と認める、といった値です

この値を上げていけば確率の低いものは弾かれます

0.5 → 0.8

これより小さなサイズの物は弾かれます

10 → 300

SEGSの大きい(小さい)ほうから順に並べて最初のN個だけ選択することができます

1 ~ 3番目

SEGSのサイズ・位置で絞り込みができます

SEGSの左上の座標や高さといった値で絞り込めるので、 drop_size よりもかなりカスタマイズ性が高いです

heighが500 ~ 9999

MaskToSEGSノードはくっついていないマスクを勝手に分割してくれるため、手書きでも一度に複数のSEGSを作ることができます