Teachable Machine 분류

Google Teachable Machine 으로 학습한 이미지 분류 모델로 카메라 영상을 분류합니다. 모델은 분석기 설정에서 올립니다. 모델 파일 (.tflite)은 TensorFlow Lite 형식의 224×224 RGB 모델만 지원하며 Floating Point 또는 Quantized 타입을 고릅니다. 레이블 파일은 모델과 함께 내보내지는 labels.txt 로, 각 줄에 클래스 이름이 순서대로 들어 있습니다. 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.

설정

항목	설명
대상 클래스	특정 클래스 여부에서 비교할 클래스(라벨) 이름입니다. labels.txt 의 이름과 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.
출력 (JSON 텍스트)	텍스트	모든 클래스의 확률 배열.

JSON 출력

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

[
  { "label": "apple", "confidence": 92 },
  { "label": "banana", "confidence": 6 },
  { "label": "orange", "confidence": 2 }
]