Edge Impulse 분류

Edge Impulse 로 학습한 분류 모델로 이미지 또는 소리를 분류합니다. 비디오 분석기와 오디오 분석기 양쪽에서 같은 명령과 항목을 쓰며, 모델은 분석기 설정의 모델 파일 (.eim)에 Edge Impulse Studio 에서 내보낸 .eim 파일을 올립니다. 모델을 만드는 절차는 부록 B 외부 서비스 준비를 참고합니다.

명령

명령	설명
분류 결과	가장 높은 확률의 클래스 이름과 신뢰도를 기록합니다.
특정 클래스 여부	분류 결과가 대상 클래스와 일치하고 신뢰도가 임계값 이상인지 확인합니다.
전체 결과 읽기	모든 클래스의 확률을 JSON 으로 기록합니다.
이상 탐지 여부	모델이 입력을 이상(anomaly)으로 판정했는지 확인합니다. 이상 탐지를 포함한 모델에서만 의미가 있습니다.
이상 점수	이상 탐지 점수를 기록합니다.

설정

항목	설명
대상 클래스	특정 클래스 여부에서 비교할 클래스(라벨) 이름입니다. 모델의 라벨과 정확히 일치해야 합니다. 예: cat, defect.
임계값 (%)	신뢰도가 이 값 이상일 때만 매칭된 것으로 판단합니다. 0~100, 기본값 50.

출력 변수

항목	타입	값
클래스 이름	텍스트	가장 높은 확률의 클래스 이름.
신뢰도 (%)	숫자	그 클래스의 신뢰도, 0~100.
매칭 여부	디지털	대상 클래스와 일치하고 임계값 이상이면 참.
이상 여부	디지털	이상으로 판정되면 참.
이상 점수	숫자	이상 탐지 점수.
출력 (JSON 텍스트)	텍스트	모든 클래스의 확률 배열.

JSON 출력

클래스마다 label과 confidence(0~100)를 담은 배열이며 확률이 높은 순서입니다.

[
  { "label": "normal", "confidence": 89 },
  { "label": "defective", "confidence": 11 }
]