Power Automate で物体検出モデルを使用する

1. Power Automate にサインインします。

2. 左ウィンドウで自分のフローを選択し、新しいフロー>インスタント クラウド フローを選択します。

3. フローに名前を付け、このフローをトリガーする方法を選択します の下の フローを手動でトリガーする を選択した後、作成 を選択します。

4. 手動でフローをトリガーを展開し、入力タイプとして + 入力の追加>ファイルを選択します。

5. ファイルの内容 を 自分の画像 に置き換えます (タイトルとも呼ばれます)。

6. + 新しいステップ>AI Builder を選択し、次にアクションのリストにある 画像内で物体を検出およびカウントする を選択します。

7. 使用する物体検出モデルを選択します。

8. イメージ 入力で、動的コンテンツ リストからマイ イメージ を選択します。

   

9. イメージ上で検出された 1 つまたは複数のオブジェクトの名前を取得するには:

   1. 新しいステップを選択します。
   2. フローで実行する連続するアクションを検索します。たとえば、Excel テーブルに行を追加したりメールを送信したりします。
   3. 連続するアクションの入力のいずれかを選択してから、動的コンテンツ リストで 検出されたオブジェクト名 を選択します。

おめでとうございます! 物体検出 AI Builder モデルを使用するフローを作成できました。 右上にある 保存 を選択し、テスト を選択してフローを試します。

物体検出フローの例

次の例は、画像によってトリガーされるフローの作成を示しています。 このフローでは、画像内の緑茶ボトルの数をカウントします。

使用できるトリガーとアクションの詳細については、 Power Automate ドキュメント を参照してください。

パラメーター

入力

件名	必要な領域	種類​​	内容	値
AI モデル	有効	モデル	分析に使用するオブジェクト検出モデル	トレーニングおよび発行された物体検出モデル
イメージ	有効	ファイル	処理する画像

出力

件名	種類​​	内容	値
検出された物体の名前	string	検出された物体の名前	モデル作成時に定義されたタグの中
検出された物体の ID	string	検出された物体の ID
信頼度スコア	浮動小数	モデルが予測にどの程度信頼されているかを示す	0 から 1 の範囲の値。 1 に近い値は、抽出された値が正確であるという、より高い信頼度を示します
座標の高さ	浮動小数	物体の左側の座標
左側の座標	浮動小数	物体の左側の座標
上の座標	浮動小数	物体の上の座標
座標幅	浮動小数	物体の座標幅

関連情報

• 物体検出モデルの概要
• トレーニング: AI Builder でオブジェクトを検出する (モジュール)