단일 레이블 분류 모델

워크플로우에서 단일 라벨 분류 모델을 실행하세요.

이 블록에 대하여

Single-Label Classification Model 블록은 Roboflow에서 학습되었거나 업로드된 단일 라벨 분류 모델을 실행할 수 있게 해줍니다.

단일 라벨 분류 모델은 이미지에 대한 카테고리를 반환합니다. 예를 들어, 이 블록을 사용하여 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:

1. 이미지에 어떤 결함이 있는지 식별하기

2. 이미지를 하나 이상의 카테고리로 분류하기

3. 이미지에 있는 제품의 종류를 식별하기

Workspace에 저장된 개인 모델이나 Roboflow Universe의 공개 모델을 실행할 수 있습니다.

Single-Label Classification Model 블록입니다.

이 블록에 입력할 수 있는 것

Object Detection Model 블록은 다음에서 실행할 수 있습니다:

1. Workflow로 전송한 이미지

2. Workflow로 전송한 비디오 프레임

3. Workflow에서 계산된 이미지의 잘린 영역(예: Crop 블록 사용)

이 블록이 반환하는 것

Single-Label Classification Model 블록은 모델이 이미지의 내용을 가장 잘 나타낸다고 생각하는 클래스를 반환합니다. 또한, 모델이 결과에 대해 얼마나 확신하는지 보여주는 신뢰도 값도 반환합니다.

분류 모델의 결과를 이미지에 표시하려면 Visualizer 블록을 사용해야 합니다. 다음을 사용할 수 있습니다:

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

아래는 Classification label Visualization과 함께 단일 라벨 분류 모델의 결과를 보여주는 예시입니다:

"loose-straw" 라벨이 이미지의 왼쪽 상단에 나타납니다.

블록 구성 방법

이 블록을 설정할 때 Workspace에서 모델을 선택하라는 요청을 받게 됩니다:

Workspace의 모델을 사용하려면 Your Models 목록에서 선택하세요.

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

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

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

사용 사례

이 블록은 분류 모델을 실행하는 모든 Workflow에 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"
    }
  }
]