Ultralytics API de inferencia HUB
La API de inferencia Ultralytics HUB te permite ejecutar la inferencia a trav茅s de nuestra API REST sin necesidad de instalar y configurar localmente el entorno Ultralytics YOLO .
Observa: Ultralytics Paseo por la API de Inferencia HUB
Python
Para acceder a la API de inferencia Ultralytics HUB utilizando Python, utiliza el siguiente c贸digo:
import requests
# API URL, use actual MODEL_ID
url = "https://api.ultralytics.com/v1/predict/MODEL_ID"
# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}
# Inference arguments (optional)
data = {"size": 640, "confidence": 0.25, "iou": 0.45}
# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.json())
Nota
Sustituye MODEL_ID
con el ID del modelo deseado, API_KEY
con tu clave API real, y path/to/image.jpg
con la ruta a la imagen sobre la que quieres ejecutar la inferencia.
cURL
Para acceder a la API de inferencia Ultralytics HUB utilizando cURL, utiliza el siguiente c贸digo:
curl -X POST "https://api.ultralytics.com/v1/predict/MODEL_ID" \
-H "x-api-key: API_KEY" \
-F "image=@/path/to/image.jpg" \
-F "size=640" \
-F "confidence=0.25" \
-F "iou=0.45"
Nota
Sustituye MODEL_ID
con el ID del modelo deseado, API_KEY
con tu clave API real, y path/to/image.jpg
con la ruta a la imagen sobre la que quieres ejecutar la inferencia.
Argumentos
Consulta la tabla siguiente para ver una lista completa de los argumentos de inferencia disponibles.
Argumento | Por defecto | Tipo | Descripci贸n |
---|---|---|---|
image |
image |
Archivo de imagen que se utilizar谩 para la inferencia. | |
url |
str |
URL de la imagen si no pasa un archivo. | |
size |
640 |
int |
Tama帽o de la imagen de entrada, el rango v谩lido es 32 - 1280 P铆xeles. |
confidence |
0.25 |
float |
Umbral de confianza para predicciones, rango v谩lido 0.01 - 1.0 . |
iou |
0.45 |
float |
Intersecci贸n sobre el umbral de Uni贸n (IoU), rango v谩lido 0.0 - 0.95 . |
Respuesta
La API de inferencia Ultralytics HUB devuelve una respuesta JSON.
Clasificaci贸n
Modelo de clasificaci贸n
import requests
# API URL, use actual MODEL_ID
url = "https://api.ultralytics.com/v1/predict/MODEL_ID"
# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}
# Inference arguments (optional)
data = {"size": 640, "confidence": 0.25, "iou": 0.45}
# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.json())
Detecci贸n
Modelo de detecci贸n
import requests
# API URL, use actual MODEL_ID
url = "https://api.ultralytics.com/v1/predict/MODEL_ID"
# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}
# Inference arguments (optional)
data = {"size": 640, "confidence": 0.25, "iou": 0.45}
# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.json())
OBB
Modelo OBB
import requests
# API URL, use actual MODEL_ID
url = "https://api.ultralytics.com/v1/predict/MODEL_ID"
# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}
# Inference arguments (optional)
data = {"size": 640, "confidence": 0.25, "iou": 0.45}
# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.json())
Segmentaci贸n
Modelo de segmentaci贸n
import requests
# API URL, use actual MODEL_ID
url = "https://api.ultralytics.com/v1/predict/MODEL_ID"
# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}
# Inference arguments (optional)
data = {"size": 640, "confidence": 0.25, "iou": 0.45}
# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.json())
Pose
Modelo de pose
import requests
# API URL, use actual MODEL_ID
url = "https://api.ultralytics.com/v1/predict/MODEL_ID"
# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}
# Inference arguments (optional)
data = {"size": 640, "confidence": 0.25, "iou": 0.45}
# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.json())
Creado 2024-01-23, Actualizado 2024-06-22
Autores: glenn-jocher (9), sergiuwaxmann (2), RizwanMunawar (1), priytosh-tripathi (1)