単一ラベル分類モデル

Workflow内で単一ラベル分類モデルを実行します。

このブロックについて

Single-Label Classification Model ブロックを使うと、Roboflow 上で学習した、または Roboflow にアップロードした単一ラベル分類モデルを実行できます。

単一ラベル分類モデルは、画像に対してカテゴリを返します。たとえば、このブロックは次の用途に使えます。

1. 画像にどの欠陥があるかを特定する

2. 画像を1つ以上のカテゴリに分類する

3. 画像内の商品の種類を特定する

Workspace に保存されているプライベートモデル、または Roboflow Universe 上の公開モデルを実行できます。

単一ラベル分類モデルブロック。

このブロックに入力できるもの

Object Detection Modelブロックは次の対象に対して実行できます:

1. ワークフローに送信した画像

2. ワークフローに送信した動画フレーム

3. ワークフロー内で計算される画像の切り抜き領域（つまり Cropブロックを使用したもの）

このブロックが返すもの

Single-Label Classification Model ブロックは、モデルが画像の内容を最も近く表していると判断したクラスを返します。また、その結果に対してモデルがどの程度確信しているかを示す confidence 値も返します。

分類モデルの結果を画像上に表示するには、Visualizer ブロックを使用する必要があります。次のものを使うとよいでしょう。

• Classification Label Visualization ブロック: 分類モデルのラベルを画像上に表示します。

以下は、Classification label Visualization を使って単一ラベル分類モデルの結果を示した例です。

ラベル「loose-straw」が画像の左上隅に表示されています。

ブロックの設定方法

このブロックを設定するとき、Workspace からモデルを選択するよう求められます。

Workspace のモデルを使用するには、Your Models の一覧から選択します。

Universe 上で見つかる任意のモデルの ID を指定することもできます。 Universe でモデルを見つける方法を学ぶ。

Universe のモデルを使用するには、Public Models タブに移動し、使用したいモデルの Universe Model ID を貼り付けます。

その後、Workflows エディタで利用可能なオプションを使ってブロックを設定できます。

使用例

このブロックは、分類モデルを実行する必要があるあらゆる Workflow に役立ちます。

ゼロショット分類モデルが必要な場合は、CLIP を使うか、Claude のようなマルチモーダルモデルを試してみるとよいでしょう。

予測形式

この下のカードを展開すると、このブロックが返すJSONデータを確認できます。

予測形式

予測は次の形式で返されます。

[
    "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": "分類",
      "parent_id": "image",
      "root_parent_id": "image"
    }
  }
]