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Ultralytics ハブ推論API

Ultralytics HUB Inference APIを使えば、Ultralytics YOLO の環境をローカルにインストールしてセットアップしなくても、REST APIを通じて推論を実行することができます。

Ultralytics Ultralytics Inference API カードを指す矢印がある、Model ページ内の Deploy タブの HUB スクリーンショット。


見るんだ： Ultralytics HUB推論APIウォークスルー

Python

Python を使ってUltralytics HUB Inference API にアクセスするには、次のコードを使う：

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())

注

交換 MODEL_ID を希望のモデルIDに置き換えてください、 API_KEY を実際のAPIキーに置き換えて path/to/image.jpg に、推論を実行したいイメージのパスを指定します。

cURL

cURLを使ってUltralytics HUB Inference APIにアクセスするには、以下のコードを使用する：

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"

注

交換 MODEL_ID を希望のモデルIDに置き換えてください、 API_KEY を実際のAPIキーに置き換えて path/to/image.jpg に、推論を実行したいイメージのパスを指定します。

論争

使用可能な推論引数の一覧は以下の表を参照のこと。

議論 デフォルト タイプ 説明
image image 推論に使用する画像ファイル。
url str ファイルを渡さない場合の画像の URL。
size 640 int 入力画像のサイズ、有効範囲は 32 - 1280 ピクセル。
confidence 0.25 float 予測の信頼度しきい値、有効範囲 0.01 - 1.0.
iou 0.45 float Union(IoU)しきい値を超える交差、有効範囲 0.0 - 0.95.

応答

Ultralytics HUB Inference APIはJSONレスポンスを返す。

分類

分類モデル

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

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"

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())

{
  success: true,
  message: "Inference complete.",
  data: [
    {
      class: 0,
      name: "person",
      confidence: 0.92
    }
  ]
}

検出

検出モデル

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

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"

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())

{
  success: true,
  message: "Inference complete.",
  data: [
    {
      class: 0,
      name: "person",
      confidence: 0.92,
      width: 0.4893378019332886,
      height: 0.7437513470649719,
      xcenter: 0.4434437155723572,
      ycenter: 0.5198975801467896
    }
  ]
}

OBB

OBBモデル

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-obb.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

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"

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())

{
  success: true,
  message: "Inference complete.",
  data: [
    {
      class: 0,
      name: "person",
      confidence: 0.92,
      obb: [
        0.669310450553894,
        0.6247171759605408,
        0.9847468137741089,
        ...
      ]
    }
  ]
}

セグメンテーション

セグメンテーション・モデル

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

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"

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())

{
  success: true,
  message: "Inference complete.",
  data: [
    {
      class: 0,
      name: "person",
      confidence: 0.92,
      segment: [0.44140625, 0.15625, 0.439453125, ...]
    }
  ]
}

ポーズ

ポーズモデル

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

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"

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())

{
  success: true,
  message: "Inference complete.",
  data: [
    {
      class: 0,
      name: "person",
      confidence: 0.92,
      keypoints: [
        0.5290805697441101,
        0.20698919892311096,
        1.0,
        0.5263055562973022,
        0.19584226608276367,
        1.0,
        0.5094948410987854,
        0.19120082259178162,
        1.0,
        ...
      ]
    }
  ]
}


作成日：2024-01-23 更新日：2024-06-22
著者：glenn-jocher(9),sergiuwaxmann(2),RizwanMunawar(1),priytosh-tripathi(1)

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