Single-Label Classification Model

Workflow 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 上でトレーニングされたかアップロードされた単一ラベル分類モデルを実行できるようにします。

単一ラベル分類モデルは画像に対してカテゴリを返します。例えば、このブロックを使って次のことができます：

1. 画像にどの欠陥があるかを識別する

2. 画像を一つまたは複数のカテゴリに仕分けする

3. 画像内の製品の種類を識別する

Workspace に保存されたプライベートモデルや、Roboflow Universe 上の公開モデルを実行できます。

Single-Label Classification Model ブロック。

このブロックに送れるもの

Object Detection Model ブロックは次に対して実行できます：

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出し領域（例：Crop ブロックで）

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判断したクラスを返します。ブロックはまた、結果に対するモデルの確信度を示す confidence 値も返します。

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

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

以下は、Classification Label Visualization を用いて単一ラベル分類モデルの結果を表示した例です：

ラベル「loose-straw」は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とき、Workspace のモデルを選択するよう求められます：

Workspace のモデルを使用するには、Your Models の一覧から選択してください。

Universe 上で見つかる任意のモデルの 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ぶ。

Universe モデルを使用するには、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あらゆる 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試用に興味があるかもしれません。

予測の形式

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。

予測の形式

予測は次の形式で返されます：

[
    "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"
    }
  }
]