다중 레이블 분류 모델

이미지에 여러 태그를 적용합니다.

v3

Roboflow에 호스팅되거나 업로드된 다중 레이블 분류 모델에서 추론을 실행합니다.

계정에 비공개인 모든 모델이나, 사용 가능한 공개 모델을 쿼리할 수 있습니다. Roboflow Universe.

이 블록을 사용하려면 Inference 환경에서 Roboflow API 키를 설정해야 합니다. Roboflow API 키 설정에 대해 자세히 알아보려면, Inference 문서를 참조하세요.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v3 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
model_id	str	Roboflow 모델 식별자..	✅
confidence_mode	str	신뢰도 임계값을 결정하는 방법..	✅
custom_confidence	float	예측에 대한 사용자 지정 신뢰도 임계값..	✅
disable_active_learning	bool	이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..	✅
active_learning_target_dataset	str	활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..	✅

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 다중 레이블 분류 모델 버전 v3 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 추론할 이미지입니다..

  • model_id (roboflow_model_id): Roboflow 모델 식별자..

  • confidence_mode (string): 신뢰도 임계값을 결정하는 방법..

  • custom_confidence (0에서 1 사이의 실수): 예측에 대한 사용자 지정 신뢰도 임계값..

  • disable_active_learning (boolean): 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..

  • active_learning_target_dataset (roboflow_project): 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..

• 출력

  • 예측 (classification_prediction): 분류기의 예측 결과.

  • inference_id (inference_id): 추론 식별자.

  • model_id (roboflow_model_id): Roboflow 모델 ID.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v3",
	    "images": "$inputs.image",
	    "model_id": "my_project/3",
	    "confidence_mode": "<block_does_not_provide_example>",
	    "custom_confidence": 0.3,
	    "disable_active_learning": true,
	    "active_learning_target_dataset": "my_project"
	}

v2

Roboflow에 호스팅되거나 업로드된 다중 레이블 분류 모델에서 추론을 실행합니다.

계정에 비공개인 모든 모델이나, 사용 가능한 공개 모델을 쿼리할 수 있습니다. Roboflow Universe.

이 블록을 사용하려면 Inference 환경에서 Roboflow API 키를 설정해야 합니다. Roboflow API 키 설정에 대해 자세히 알아보려면, Inference 문서를 참조하세요.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v2 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
model_id	str	Roboflow 모델 식별자..	✅
confidence	float	예측에 대한 신뢰도 임계값..	✅
disable_active_learning	bool	이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..	✅
active_learning_target_dataset	str	활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..	✅

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 다중 레이블 분류 모델 버전 v2 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 추론할 이미지입니다..

  • model_id (roboflow_model_id): Roboflow 모델 식별자..

  • confidence (0에서 1 사이의 실수): 예측에 대한 신뢰도 임계값..

  • disable_active_learning (boolean): 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..

  • active_learning_target_dataset (roboflow_project): 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..

• 출력

  • 예측 (classification_prediction): 분류기의 예측 결과.

  • inference_id (inference_id): 추론 식별자.

  • model_id (roboflow_model_id): Roboflow 모델 ID.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v2",
	    "images": "$inputs.image",
	    "model_id": "my_project/3",
	    "confidence": 0.3,
	    "disable_active_learning": true,
	    "active_learning_target_dataset": "my_project"
	}

v1

Roboflow에 호스팅되거나 업로드된 다중 레이블 분류 모델에서 추론을 실행합니다.

계정에 비공개인 모든 모델이나, 사용 가능한 공개 모델을 쿼리할 수 있습니다. Roboflow Universe.

이 블록을 사용하려면 Inference 환경에서 Roboflow API 키를 설정해야 합니다. Roboflow API 키 설정에 대해 자세히 알아보려면, Inference 문서를 참조하세요.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v1 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
model_id	str	Roboflow 모델 식별자..	✅
confidence	float	예측에 대한 신뢰도 임계값..	✅
disable_active_learning	bool	이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..	✅
active_learning_target_dataset	str	활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..	✅

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 다중 레이블 분류 모델 버전 v1 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 추론할 이미지입니다..

  • model_id (roboflow_model_id): Roboflow 모델 식별자..

  • confidence (0에서 1 사이의 실수): 예측에 대한 신뢰도 임계값..

  • disable_active_learning (boolean): 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..

  • active_learning_target_dataset (roboflow_project): 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..

• 출력

  • 예측 (classification_prediction): 분류기의 예측 결과.

  • inference_id (string): 문자열 값.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "model_id": "my_project/3",
	    "confidence": 0.3,
	    "disable_active_learning": true,
	    "active_learning_target_dataset": "my_project"
	}