단일 라벨 분류 모델

워크플로에서 단일 라벨 분류 모델을 실행하세요.

이 블록에 관하여

Single-Label Classification Model 블록을 사용하면 Roboflow에 업로드되었거나 Roboflow에서 학습된 단일 레이블 분류 모델을 실행할 수 있습니다.

단일 레이블 분류 모델은 이미지에 대해 하나의 카테고리를 반환합니다. 예를 들어 이 블록을 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다:

1. 이미지에 어떤 결함이 있는지 식별하기

2. 이미지를 하나 이상의 카테고리로 분류하기

3. 이미지에서 제품 유형을 식별하기

워크스페이스에 저장된 비공개 모델이나 Roboflow Universe의 공개 모델을 실행할 수 있습니다.

Single-Label Classification Model 블록.

이 블록에 보낼 수 있는 것

다음에서 Object Detection Model 블록을 실행할 수 있습니다:

1. 워크플로우에 전송한 이미지

2. 워크플로우에 전송한 비디오 프레임

3. 워크플로우에서 계산된 이미지의 잘라낸 영역(예: Crop 블록으로)

이 블록이 반환하는 것

Single-Label Classification Model 블록은 모델이 이미지의 내용과 가장 밀접하다고 판단한 클래스를 반환합니다. 블록은 또한 모델의 결과에 대한 신뢰도를 나타내는 confidence 값도 반환합니다.

분류 모델의 결과를 이미지에 표시하려면 Visualizer 블록을 사용해야 합니다. 다음을 사용하는 것이 좋습니다:

• Classification Label Visualization 블록: 이미지에 분류 모델의 레이블을 표시합니다.

다음은 Classification Label Visualization과 함께 단일 레이블 분류 모델의 결과를 보여주는 예입니다:

블록 구성 방법

이 블록을 설정할 때 워크스페이스에서 모델을 선택하라는 메시지가 표시됩니다:

워크스페이스의 모델을 사용하려면 Your Models 목록에서 선택하세요.

Universe에서 찾은 모델의 ID를 지정할 수도 있습니다. Universe에서 모델을 찾는 방법을 알아보세요.

Universe 모델을 사용하려면 Public Models 탭으로 이동한 다음 사용하려는 모델의 Universe Model ID를 붙여넣으세요.

그런 다음 Workflows 편집기에서 제공되는 옵션을 사용하여 블록을 구성할 수 있습니다.

사용 사례

이 블록은 분류 모델을 실행하는 워크플로우에 유용합니다.

제로샷 분류 모델이 필요하다면 CLIP을 사용하거나 Claude와 같은 멀티모달 모델을 시도해 볼 수 있습니다.

예측 형식

아래 카드를 확장하여 이 블록이 반환하는 JSON 데이터를 확인하세요.

예측 형식

예측은 다음 형식으로 반환됩니다:

[
    "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"
    }
  }
]