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# CLIP比較

## v2

OpenAI CLIP のゼロショット分類モデルを使用して画像を分類します。

このブロックは画像とテキストプロンプトのリストを受け取ります。その後、このブロックは各テキストラベルと提供された画像との類似度を返します。

このブロックは、微調整済みの分類モデルを学習させることなく画像を分類するのに便利です。たとえば、CLIP を使って画像内の車両の種類を分類したり、画像に NSFW コンテンツが含まれているかどうかを判定したりできます。

### 型識別子

ステップで次の識別子を使用してください `"type"` フィールド： `roboflow_core/clip_comparison@v2` ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。

### プロパティ

| **名前**    | **型**       | **説明**                  | 参照 |
| --------- | ----------- | ----------------------- | -- |
| `name`    | `str`       | ワークフロー内のステップの一意の名前。     | ❌  |
| `classes` | `List[str]` | 各入力画像との類似度を計算するクラスのリスト。 | ✅  |
| `version` | `str`       | CLIP モデルのバリアント。         | ✅  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `CLIP比較` のバージョン `v2` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `classes` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 各入力画像との類似度を計算するクラスのリスト。
  * `version` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): CLIP モデルのバリアント。
* 出力
  * `類似度` ([`list_of_values`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md))：任意の型の値のリスト。
  * `最大類似度` ([`float_zero_to_one`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): `float` 範囲内の値 `[0.0, 1.0]`.
  * `最も類似したクラス` ([`string`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)) : 文字列値。
  * `最小類似度` ([`float_zero_to_one`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): `float` 範囲内の値 `[0.0, 1.0]`.
  * `最も類似度の低いクラス` ([`string`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)) : 文字列値。
  * `分類予測` ([`classification_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/classification-prediction.md)): 分類器からの予測。
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md))：ステップ出力の親の識別子。
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md))：ステップ出力の親の識別子。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/clip_comparison@v2",
	    "images": "$inputs.image",
	    "classes": [
	        "a",
	        "b",
	        "c"
	    ],
	    "version": "ViT-B-16"
	}
```

</details>

## v1

OpenAI CLIP のゼロショット分類モデルを使用して画像を分類します。

このブロックは画像とテキストプロンプトのリストを受け取ります。その後、このブロックは各テキストラベルと提供された画像との類似度を返します。

このブロックは、微調整済みの分類モデルを学習させることなく画像を分類するのに便利です。たとえば、CLIP を使って画像内の車両の種類を分類したり、画像に NSFW コンテンツが含まれているかどうかを判定したりできます。

### 型識別子

ステップで次の識別子を使用してください `"type"` フィールド： `roboflow_core/clip_comparison@v1` ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。

### プロパティ

| **名前**  | **型**       | **説明**                   | 参照 |
| ------- | ----------- | ------------------------ | -- |
| `name`  | `str`       | ワークフロー内のステップの一意の名前。      | ❌  |
| `texts` | `List[str]` | 各入力画像との類似度を計算するテキストのリスト。 | ✅  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `CLIP比較` のバージョン `v1` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `texts` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 各入力画像との類似度を計算するテキストのリスト。
* 出力
  * `類似度` ([`list_of_values`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md))：任意の型の値のリスト。
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md))：ステップ出力の親の識別子。
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md))：ステップ出力の親の識別子。
  * `予測タイプ` ([`予測タイプ`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/prediction-type.md)): 予測の種類を表す文字列値。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/clip_comparison@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "texts": [
	        "a",
	        "b",
	        "c"
	    ]
	}
```

</details>