# Single-Label Classification Model

### इस block के बारे में

Single-Label Classification Model ब्लॉक आपको Roboflow पर प्रशिक्षित या अपलोड किए गए single-label classification model को चलाने देता है।

Single-label classification models किसी image के लिए एक category लौटाते हैं। उदाहरण के लिए, आप इस block का उपयोग यह करने के लिए कर सकते हैं:

1. पता लगाना कि image में कौन-सा defect मौजूद है
2. Images को एक या अधिक categories में sort करना
3. Image में product के type की पहचान करना

आप अपने Workspace में संग्रहीत private models, या Roboflow Universe पर public models चला सकते हैं।

<figure><img src="/files/fb5b3e0795864cffdb768105c28325219733ba0f" alt=""><figcaption><p>Single-Label Classification Model block.</p></figcaption></figure>

### आप इस block में क्या भेज सकते हैं

आप Object Detection Model block को इन पर चला सकते हैं:

1. एक image जिसे आप अपने Workflow में भेजते हैं
2. एक video frame जिसे आप अपने Workflow में भेजते हैं
3. Image का एक cropped region जो आपके Workflow में calculate किया गया है (i.e. Crop block के साथ)

### यह block क्या लौटाता है

Single-Label Classification Model block आपके model द्वारा image की सामग्री का सबसे निकट से प्रतिनिधित्व करने वाली class लौटाता है। यह block एक confidence value भी लौटाता है, जो दिखाती है कि model अपने परिणाम को लेकर कितना confident है।

अपनी classification model के results को image पर plotted देखने के लिए, आपको एक Visualizer block का उपयोग करना होगा। आप यह उपयोग करना चाह सकते हैं:

* Classification Label Visualization block: classification model के labels को image पर दिखाएँ।

यहाँ एक उदाहरण है जो Classification label Visualization के साथ single-label classification model के results दिखाता है:

<figure><img src="/files/41a438f80fbbd4cc95f9ab6ec012c5b54f89873b" alt=""><figcaption><p>"loose-straw" label image के top left corner में दिखाई देता है।</p></figcaption></figure>

### Block को configure कैसे करें

जब आप इस block को set up करते हैं, तो आपसे अपने Workspace से एक model चुनने के लिए कहा जाएगा:

<figure><img src="/files/a5d25299af5c8351167396ed556d9f5b6b1103cd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

अपने Workspace में किसी model का उपयोग करने के लिए, Your Models की सूची से चुनें।

आप Universe पर मिले किसी भी model का ID भी specify कर सकते हैं। [Universe पर model कैसे ढूँढें, यह जानें।](/roboflow/roboflow-hi/universe/find-a-model-on-universe.md)

Universe model का उपयोग करने के लिए, Public Models tab पर जाएँ, फिर जिस model का उपयोग करना है उसका Universe Model ID paste करें।

इसके बाद आप Workflows editor में उपलब्ध options का उपयोग करके block को configure कर सकते हैं।

### Use cases

यह block classification model चलाने वाले किसी भी Workflow के लिए उपयोगी है।

यदि आपको zero-shot classification model की आवश्यकता है, तो आप CLIP का उपयोग करने, या Claude जैसे multimodal model को आज़माने में रुचि ले सकते हैं।

### Predictions format

इस block द्वारा लौटाए गए JSON data को देखने के लिए नीचे दिए गए card को expand करें।

<details>

<summary>Predictions format</summary>

Predictions निम्नलिखित format में लौटाई जाती हैं:

```json
[
    "model_predictions": {
      "inference_id": "866010bb-e432-4b9c-9b95-35d87f0ffafa",
      "time": 0.28171608800039394,
      "image": {
        "width": 960,
        "height": 1280
      },
      "predictions": [
        {
          "class": "loose-straw",
          "class_id": 4,
          "confidence": 0.5229
        }
      ],
      "top": "loose-straw",
      "confidence": 0.5229,
      "prediction_type": "classification",
      "parent_id": "image",
      "root_parent_id": "image"
    }
  }
]
```

</details>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/workflows/workflow-blocks/run-a-model/single-label-classification-model.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
