传递您希望识别对象的图像文件。接收标签和置信度分数。
安全监控:该API可以用于安全系统来监控和分析实时视频流,识别潜在威胁,如未授权访问、可疑物体或异常活动,从而增强实时安全响应。
自动驾驶:在自动驾驶汽车中,该API在识别和分类道路上的对象方面发挥了重要作用,如行人、其他车辆、交通标志和障碍物,以确保安全和高效的导航。
电子商务:在线零售商可以使用该API自动标记和分类图像中的产品,通过识别物品及其属性来改善搜索功能、产品推荐和库存管理。
医疗保健:在医学成像中,该API通过检测X光片、MRI或CT扫描中的异常(如肿瘤、骨折或其他医疗情况)来辅助诊断,从而支持准确和及时的诊断。
增强现实(AR):该API通过实时检测和跟踪对象来增强AR应用程序,使虚拟对象放置、实时信息叠加和沉浸式游戏环境等互动体验成为可能。
除了API调用次数外,没有其他限制。
给定一张输入图像,返回检测到的对象标签、置信度百分比和边界框的列表。置信度低于0.3(30%)的对象将被过滤掉
检测 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] 文件二进制 |
[{"label": "dog", "confidence": "0.74", "bounding_box": {"x1": "4", "y1": "7", "x2": "595", "y2": "487"}}, {"label": "toothbrush", "confidence": "0.33", "bounding_box": {"x1": "-1", "y1": "347", "x2": "589", "y2": "517"}}]
curl --location 'https://zylalabs.com/api/4497/object+finder+api/5518/detection' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
该API支持多种图像格式,包括JPEG和PNG它可以处理不同分辨率的图像虽然高质量图像可能会产生更准确的结果
该API旨在检测和识别单个图像中的多个对象。它返回每个识别对象的边界框以及相应的分类标签和置信度分数
该API在物体检测方面提供了高准确率,精准率和召回率的指标会根据场景的复杂性和输入图像的质量而有所不同 定期更新和模型改进随着时间的推移提高了性能
响应时间取决于图像大小和图像中对象的数量。一般来说,该API经过优化以实现低延迟,对于标准图像大小能够在几百毫秒内提供结果
虽然API已经在大型多样化数据集上进行了预训练,但也提供了自定义选项 用户可以在自己的数据集上微调模型,以提高与其应用相关的特定对象类别的准确性
检测端点返回一个JSON数组,包含从输入图像中检测到的对象。每个对象条目包括其标签、置信度分数和边界框坐标
响应数据中的关键字段是“标签”(检测到的物体名称)“置信度”(检测确定性百分比)和“边界框”(定义物体在图像中位置的坐标)
响应数据组织为一个JSON数组,其中图像中检测到的每个对象都被表示为一个包含其标签、置信分数和边界框细节的独立JSON对象
检测端点主要接受图像文件作为输入 用户可以通过调整图像质量和分辨率来自定义请求以优化检测结果
用户可以通过分析置信度分数来过滤掉不太确定的检测,并利用边界框坐标在他们的应用程序中突出显示或跟踪检测到的对象
典型的使用案例包括在监控中的实时对象追踪 在电子商务中的自动标记以及在医疗影像中的异常检测 利用API准确识别和分类对象的能力
通过对多样化数据集的持续模型训练、定期更新和性能评估来保持数据准确性,以确保在各种对象类别和环境中具有高检测率
如果响应包含部分或空结果,用户应检查输入图像质量,并确保其符合API的要求。他们还可以调整检测参数或提供更清晰的图像以获得更好的结果
服务级别:
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