단일 라벨 분류 모델

워크플로우에서 단일 라벨 분류 모델을 실행하세요.

이 블록에 관하여

Single-Label Classification Model 블록을 사용하면 Roboflow에 학습되었거나 업로드된 단일 레이블 분류 모델을 실행할 수 있습니다.

단일 레이블 분류 모델은 이미지에 대한 카테고리를 반환합니다. 예를 들어 이 블록을 사용하여 다음을 수행할 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 블록입니다.

이 블록에 보낼 수 있는 것

Object Detection Model 블록은 다음에 대해 실행할 수 있습니다:

1. 워크플로우로 전송하는 이미지

2. 워크플로우로 전송하는 비디오 프레임

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

이 블록이 반환하는 것

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

분류 모델의 결과를 이미지에 플롯하여 보려면 Visualizer 블록을 사용해야 합니다. 다음을 사용하면 좋습니다:

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

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

레이블 "loose-straw"가 이미지의 왼쪽 상단에 나타납니다.

블록 구성 방법

이 블록을 설정할 때 워크스페이스에서 모델을 선택하라는 요청을 받습니다:

워크스페이스에 있는 모델을 사용하려면 Your Models 목록에서 선택하세요.

또한 Universe에서 찾은 모델의 ID를 지정할 수 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 모든 워크플로우에 유용합니다.

제로샷 분류 모델이 필요하면 CLIP을 사용하거나 Claude와 같은 멀티모달 모델을 시도하는 것을 고려해볼 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"
    }
  }
]