الاستدلال

توفر Ultralytics واجهة برمجة تطبيقات استدلالية لاختبار النماذج المدربة. استخدم علامة التبويب "اختبار" المستندة إلى المتصفح للتحقق السريع أو REST API البرمجي.

علامة التبويب "اختبار"

يتضمن كل نموذج علامة تبويب "اختبار" للاستدلال المستند إلى المتصفح:

1. انتقل إلى نموذجك
2. انقر فوق علامة التبويب " اختبار "
3. قم بتحميل صورة أو استخدم أمثلة
4. عرض التوقعات على الفور

تحميل صورة

السحب والإفلات أو النقر للتحميل:

• التنسيقات المدعومة: JPG، PNG، WebP، GIF
• الحجم الأقصى: 10 ميغابايت
• الاستدلال التلقائي: تظهر النتائج تلقائيًا

أمثلة على الصور

استخدم الصور النموذجية المدمجة لإجراء اختبار سريع:

عرض النتائج

عرض نتائج الاستدلال:

• مربعات الحدود مع تسميات الفئات
• درجات الثقة لكل اكتشاف
• ألوان الفئات المطابقة لمجموعة البيانات الخاصة بك

معلمات الاستدلال

اضبط سلوك الكشف باستخدام المعلمات:

عتبة الثقة

تصفية التنبؤات حسب الثقة:

• أعلى (0.5+): تنبؤات أقل وأكثر تأكيدًا
• أقل (0.1-0.25): المزيد من التوقعات، بعض الضوضاء
• الافتراضي (0.25): متوازن لمعظم حالات الاستخدام

IoU

التحكم في عدم القمع الأقصى:

• أعلى (0.7+): السماح بتداخل المربعات
• أقل (0.3-0.45): دمج الاكتشافات القريبة
• الافتراضي (0.45): NMS القياسي NMS

REST API

الوصول إلى الاستدلال برمجياً:

المصادقة

أدرج مفتاح API الخاص بك في الطلبات:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

نقطة النهاية

POST https://platform.ultralytics.com/api/models/{model_slug}/predict

طلب

curl -X POST \
  "https://platform.ultralytics.com/api/models/username/project/model/predict" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.45"

import requests

url = "https://platform.ultralytics.com/api/models/username/project/model/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
files = {"file": open("image.jpg", "rb")}
data = {"conf": 0.25, "iou": 0.45}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.json())

استجابة

{
    "success": true,
    "predictions": [
        {
            "class": "person",
            "confidence": 0.92,
            "box": {
                "x1": 100,
                "y1": 50,
                "x2": 300,
                "y2": 400
            }
        },
        {
            "class": "car",
            "confidence": 0.87,
            "box": {
                "x1": 400,
                "y1": 200,
                "x2": 600,
                "y2": 350
            }
        }
    ],
    "image": {
        "width": 1920,
        "height": 1080
    }
}

حقول الاستجابة

الاستجابات الخاصة بالمهام

يختلف شكل الرد حسب المهمة:

{
  "class": "person",
  "confidence": 0.92,
  "box": {"x1": 100, "y1": 50, "x2": 300, "y2": 400}
}

{
  "class": "person",
  "confidence": 0.92,
  "box": {"x1": 100, "y1": 50, "x2": 300, "y2": 400},
  "segments": [[100, 50], [150, 60], ...]
}

{
  "class": "person",
  "confidence": 0.92,
  "box": {"x1": 100, "y1": 50, "x2": 300, "y2": 400},
  "keypoints": [
    {"x": 200, "y": 75, "conf": 0.95},
    ...
  ]
}

{
  "predictions": [
    {"class": "cat", "confidence": 0.95},
    {"class": "dog", "confidence": 0.03}
  ]
}

حدود الأسعار

الاستدلال المشترك له حدود معدل:

للحصول على حدود أعلى، قم بنشر نقطة نهاية مخصصة.

معالجة الأخطاء

الاستجابات الشائعة للأخطاء:

الأسئلة الشائعة

هل يمكنني إجراء استدلال على الفيديو؟

تقبل واجهة برمجة التطبيقات (API) الإطارات الفردية. بالنسبة للفيديو:

1. استخراج الإطارات محليًا
2. إرسال كل إطار إلى واجهة برمجة التطبيقات
3. النتائج الإجمالية

بالنسبة للفيديو في الوقت الفعلي، ضع في اعتبارك نشر نقطة نهاية مخصصة.

كيف أحصل على الصورة المُعلقة؟

تقوم واجهة برمجة التطبيقات (API) بإرجاع تنبؤات JSON. للتصور:

1. استخدم التنبؤات لرسم المربعات محليًا
2. استخدم Ultralytics plot() الطريقة:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
results = model("image.jpg")
results[0].save("annotated.jpg")

ما هو الحد الأقصى لحجم الصورة؟

• حد التحميل: 10 ميغابايت
• Recommended: <5MB for fast inference
• تغيير الحجم تلقائيًا: يتم تغيير حجم الصور إلى imgsz معامل

يتم تغيير حجم الصور الكبيرة تلقائيًا مع الحفاظ على نسبة العرض إلى الارتفاع.

هل يمكنني تشغيل الاستدلال الدفعي؟

تقوم واجهة برمجة التطبيقات الحالية بمعالجة صورة واحدة لكل طلب. بالنسبة للدُفعات:

1. إرسال طلبات متزامنة
2. استخدم نقطة نهاية مخصصة لزيادة الإنتاجية
3. النظر في الاستدلال المحلي للدفعات الكبيرة

📅 تم إنشاؤه منذ 0 أيام ✏️ تم التحديث منذ 0 أيام

تعليقات