Roboflow Visual Search Classifier

最も視覚的に類似した注釈付き画像を見つけて、画像を分類します。

Roboflowの分類プロジェクトから視覚的に最も近い画像を検索し、一致した画像の分類アノテーションを標準の分類予測として返します。単一ラベルのアノテーションは単一ラベル分類の形式で返され、複数ラベルのアノテーションは複数ラベル分類の形式で返されます。分類の信頼度は、最良候補の公開Roboflowプロジェクト検索の スコア フィールドが存在する場合。

このブロックは外部の視覚検索API呼び出しを実行するもので、リアルタイムまたは高スループットの処理向けではありません。レイテンシを抑えるため、クエリ画像は既定でアスペクト比を維持したまま最大辺長224ピクセルまで縮小されます。増やす max_image_size より低いレイテンシよりも、より細かな視覚的マッチングが重要な場合。

このブロックの仕組み

このブロックはRoboflowプロジェクトの画像検索を使用します:

1. ワークフローから入力画像を受け取ります

2. クエリ画像の長辺が〜を超える場合、縮小します max_image_size

3. クエリ画像をRoboflowプロジェクト検索に image_base64

4. 候補画像のフィールドと分類ラベルまたはアノテーションを要求します

5. 最良候補のアノテーションを予測クラスとして使用します

6. APIをマッピングします スコア フィールドを、存在する場合は分類の信頼度に対応付けます

7. 標準の predictions 分類出力

対象プロジェクトは、視覚検索結果で分類アノテーションデータを公開している必要があります。このブロックはモデルの学習、アノテーションの作成、検索バックエンドの生の関連度スコアの使用、視覚検索インデックスの管理は行いません。

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/visual_search_classifier@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	このステップの一意の識別子を入力してください。	❌
対象プロジェクト	str	検索するRoboflow分類プロジェクトのURLスラッグ..	✅
ワークスペース	str	対象プロジェクトを所有する任意のRoboflowワークスペースURLスラッグ。指定されない場合、ワークスペースはリクエストAPIキーから解決されます..	✅
top_k	整数	要求する視覚的に類似した画像候補の数。最も近い候補が分類に使用されます..	✅
max_image_size	整数	視覚検索クエリ画像の最大辺長（ピクセル）。これを超える画像は検索前にアスペクト比を維持したまま縮小されます。より高いレイテンシで、より細かなマッチングを行うにはこの値を増やしてください..	✅

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。

ランタイム互換性

requires_internet - エアギャップ／オフライン環境: このブロックは、完全にオフライン／エアギャップ環境から到達できないサービスに依存しています。

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 Roboflow Visual Search Classifier のバージョン v1 あるか確認してください。

入力と出力のバインディング

• 入力

  • image (image): 視覚検索を使用して分類する画像..

  • 対象プロジェクト (roboflow_project): 検索するRoboflow分類プロジェクトのURLスラッグ..

  • ワークスペース (string): 対象プロジェクトを所有する任意のRoboflowワークスペースURLスラッグ。指定されない場合、ワークスペースはリクエストAPIキーから解決されます..

  • top_k (整数): 要求する視覚的に類似した画像候補の数。最も近い候補が分類に使用されます..

  • max_image_size (整数): 視覚検索クエリ画像の最大辺長（ピクセル）。これを超える画像は検索前にアスペクト比を維持したまま縮小されます。より高いレイテンシで、より細かなマッチングを行うにはこの値を増やしてください..

• 出力

  • predictions (classification_prediction): 分類器からの予測。

  • inference_id (inference_id): Inferenceの識別子。

  • 候補が見つかったか (boolean) : ブールフラグ。

  • クラスが見つかったか (boolean) : ブールフラグ。

  • 最良候補 (辞書）：辞書。

  • 候補 (list_of_values)：任意の型の値のリスト。

  • 最良候補の画像 (image): ワークフロー内の画像。

  • 視覚検索スコア (float): 浮動小数値。

  • error_status (boolean) : ブールフラグ。

  • message (string) : 文字列値。

JSON 定義の例

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/visual_search_classifier@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "target_project": "reference-images",
	    "workspace": "my-workspace",
	    "top_k": 1,
	    "max_image_size": 224
	}