Ultralytics HUB Inference API
Ultralytics HUB Inference API позволяет тебе запускать интерференцию через наш REST API без необходимости устанавливать и настраивать локально среду Ultralytics YOLO .
Смотри: Ultralytics Подробное описание HUB Inference API Walkthrough
Python
Чтобы получить доступ к Ultralytics HUB Inference API с помощью Python, используй следующий код:
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())
Примечание
Замени MODEL_ID
с нужным идентификатором модели, API_KEY
с твоим настоящим ключом API, и path/to/image.jpg
укажи путь к изображению, на котором ты хочешь запустить inference.
cURL
Чтобы получить доступ к Ultralytics HUB Inference API с помощью cURL, используй следующий код:
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"
Примечание
Замени MODEL_ID
с нужным идентификатором модели, API_KEY
с твоим настоящим ключом API, и path/to/image.jpg
укажи путь к изображению, на котором ты хочешь запустить inference.
Аргументы
Полный список доступных аргументов для вывода смотри в таблице ниже.
Аргумент | По умолчанию | Тип | Описание |
---|---|---|---|
image |
image |
Файл изображения, который будет использоваться для вывода. | |
url |
str |
URL-адрес изображения, если файл не передается. | |
size |
640 |
int |
Размер входного изображения, допустимый диапазон 32 - 1280 Пикселей. |
confidence |
0.25 |
float |
Доверительный порог для прогнозов, допустимый диапазон 0.01 - 1.0 . |
iou |
0.45 |
float |
Пересечение порогового значения Union (IoU), допустимый диапазон 0.0 - 0.95 . |
Ответ
Ultralytics HUB Inference API возвращает ответ в формате JSON.
Классификация
Классификационная модель
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())
Обнаружение
Модель обнаружения
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
Модель 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())
Сегментация
Модель сегментации
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())
Поза
Поза модели
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())
Создано 2024-01-23, Обновлено 2024-06-22
Авторы: glenn-jocher (9), sergiuwaxmann (2), RizwanMunawar (1), priytosh-tripathi (1)