単一ラベル分類モデル

ワークフロー内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ブロックを使用すると、Roboflowでトレーニング済みまたはアップロードされた単一ラベル分類モデルを実行できます。

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。たとえば、このブロックを次のように使用できます：

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、またはRoboflow Universe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ブロックは次のものに対して実行できます：

1. Workflowに送る画像

2. Workflowに送るビデオフレーム

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す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信頼度を示す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。次のブロックを使用することを検討してください：

• 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を使った単一ラベル分類モデルの結果の例です：

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の一覧から選択してください。

Universe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タブに移動して、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に有用です。

ゼロショット分類モデルが必要な場合は、CLIPの使用や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"
    }
  }
]