में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का उपयोग करें Power Automate
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बाएँ फलक में मेरे प्रवाह का चयन करें और फिर नया प्रवाह त्वरित क्लाउड प्रवाह का चयन करें.>
अपने प्रवाह को नाम दें, मैन्युअल रूप से प्रवाह ट्रिगर करें का चयन करें के अंतर्गत इस प्रवाह को ट्रिगर करने का तरीका चुनें और फिर बनाएँ का चयनकरें.
विस्तृत करें प्रवाह को मैन्युअल रूप से ट्रिगर करें और फिर इनपुट प्रकार के रूप में इनपुट फ़ाइल>का चयन करें+जोड़ें.
फ़ाइल सामग्री को मेरी छवि से बदलें (शीर्षक के रूप में भी जाना जाता है)।
+ नया चरण चुनें , और फिर क्रियाओं की सूची में छवियों>AI Builderमें ऑब्जेक्ट्स का पता लगाएँ और गणना करें का चयन करें ।
उस ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का चयन करें जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं।
छवि इनपुट में, गतिशील सामग्री सूची से मेरी छविका चयन करें :
छवि पर खोजी गई वस्तु या ऑब्जेक्ट का नाम पुनर्प्राप्त करने के लिए:
- नया चरण चुनें.
- क्रमिक क्रिया खोजें जिसे आप अपने प्रवाह को निष्पादित करना चाहते हैं, उदाहरण के लिए Excel तालिका में कोई पंक्ति जोड़ना या ईमेल भेजना.
- किसी भी क्रमिक क्रिया इनपुट का चयन करें, और उसके बाद डायनेमिक सामग्री सूची में पता लगाया गया ऑब्जेक्ट नाम का चयन करें ।
बधाई! आपने एक ऐसा प्रवाह बनाया है जो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन AI Builder मॉडल का उपयोग करता है. ऊपर दाईं ओर सहेजें का चयन करें और फिर अपना प्रवाह आज़माने के लिए परीक्षण करें चुनें .
उदाहरण ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ़्लो
निम्न उदाहरण एक ऐसे प्रवाह के निर्माण को दर्शाता है जो किसी छवि द्वारा ट्रिगर किया जाता है. यह प्रवाह छवि में हरी चाय की बोतलों की संख्या की गणना करता है।
आपके द्वारा उपयोग किए जा सकने वाले ट्रिगर और कार्रवाइयों के बारे में अधिक जानने के Power Automate लिए, दस्तावेज़ देखें.
पैरामीटर्स
इनपुट
| नाम | आवश्य | प्रकार | विवरण | मान |
|---|---|---|---|---|
| एआई मॉडल | हां | को गढ़ना | विश्लेषण के लिए उपयोग करने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल | प्रशिक्षित और प्रकाशित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल |
| Image | हां | फ़ाइल | प्रक्रिया करने के लिए छवि |
आउटपुट
| नाम | Type | विवरण | मान |
|---|---|---|---|
| पता लगाया गया ऑब्जेक्ट का नाम | string | पता लगाया गया ऑब्जेक्ट नाम | मॉडल निर्माण में परिभाषित टैग के बीच |
| पता लगाया गया ऑब्जेक्ट आईडी | string | पता लगाया गया ऑब्जेक्ट आईडी | |
| कॉन्फिडेंस स्कोर | बहना | मॉडल अपने पूर्वानुमान से कितना आश्वस्त है | 0 से 1 की सीमा में मान। 1 के करीब मान अधिक विश्वास का संकेत देते हैं कि निकाला गया मूल्य सटीक है |
| ऊंचाई का समन्वय करता है | बहना | ऑब्जेक्ट के बाईं ओर निर्देशांक | |
| निर्देशांक छोड़ दिया | बहना | ऑब्जेक्ट के बाईं ओर निर्देशांक | |
| शीर्ष निर्देशांक | बहना | ऑब्जेक्ट के शीर्ष का निर्देशांक | |
| चौड़ाई का समन्वय करता है | बहना | ऑब्जेक्ट की चौड़ाई का समन्वय करता है |