単一ラベル分類モデル

ワークフローで単一ラベル分類モデルを実行します。

このブロックについて

Single-Label Classification Modelブロックは、Roboflowでトレーニングされた、またはアップロードされたシングルラベル分類モデルを実行できます。

シングルラベル分類モデルは、画像に対してカテゴリを返します。たとえば、このブロックを使って以下のことができます:

1. 画像にどの欠陥があるかを特定する

2. 画像を1つまたは複数のカテゴリに分類する

3. 画像内の製品の種類を特定する

Workspaceに保存されたプライベートモデル、またはRoboflow Universe上のパブリックモデルを実行できます。

Single-Label Classification Modelブロック。

このブロックに入力できるもの

Object Detection Modelブロックは以下で実行できます:

1. Workflowに送信した画像

2. Workflowに送信したビデオフレーム

3. Workflow内で計算された画像の切り抜き領域（例：Cropブロックを使用）

このブロックが返すもの

Single-Label Classification Modelブロックは、モデルが画像の内容を最もよく表していると考えるクラスを返します。また、モデルがその結果にどれだけ自信があるかを示す信頼度も返します。

分類モデルの結果を画像上に表示するには、Visualizerブロックを使用する必要があります。次のものを使うと良いでしょう:

• Classification Label Visualizationブロック：分類モデルのラベルを画像上に表示します。

以下は、Classification label Visualizationを使ったシングルラベル分類モデルの結果例です:

ラベル「loose-straw」が画像の左上隅に表示されています。

ブロックの設定方法

このブロックを設定する際、Workspaceからモデルを選択するよう求められます:

Workspace内のモデルを使用するには、「Your Models」リストから選択してください。

Universeで見つかった任意のモデルのIDを指定することもできます。 Universeでモデルを見つける方法を学びましょう。

Universeモデルを使うには、Public Modelsタブに移動し、使用したいモデルのUniverse Model IDを貼り付けてください。

その後、Workflowsエディタで利用可能なオプションを使ってブロックを設定できます。

ユースケース

このブロックは、分類モデルを実行するWorkflowに役立ちます。

ゼロショット分類モデルが必要な場合は、CLIPの利用やClaudeのようなマルチモーダルモデルの利用を検討してください。

予測フォーマット

下のカードを展開して、このブロックが返すJSONデータを確認してください。

予測フォーマット

予測は次のフォーマットで返されます:

[
    "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"
    }
  }
]