Ultralytics HUB Çıkarım API'si
Ultralytics HUB Çıkarım API'si, Ultralytics YOLO ortamını yerel olarak kurmanıza ve ayarlamanıza gerek kalmadan REST API'miz aracılığıyla çıkarım yapmanızı sağlar.
İzle: Ultralytics HUB Çıkarım API'si İzlenecek Yol
Python
Python adresini kullanarak Ultralytics HUB Çıkarım API'sine erişmek için aşağıdaki kodu kullanın:
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())
Not
Değiştirin MODEL_ID
ile istenen model kimliğini girin, API_KEY
ile gerçek API anahtarınızı ve path/to/image.jpg
üzerinde çıkarım yapmak istediğiniz görüntünün yolunu girin.
cURL
cURL kullanarak Ultralytics HUB Çıkarım API'sine erişmek için aşağıdaki kodu kullanın:
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"
Not
Değiştirin MODEL_ID
ile istenen model kimliğini girin, API_KEY
ile gerçek API anahtarınızı ve path/to/image.jpg
üzerinde çıkarım yapmak istediğiniz görüntünün yolunu girin.
Argümanlar
Kullanılabilir çıkarım argümanlarının tam listesi için aşağıdaki tabloya bakın.
Tartışma | Varsayılan | Tip | Açıklama |
---|---|---|---|
image |
image |
Çıkarım için kullanılacak görüntü dosyası. | |
url |
str |
Bir dosya iletilmiyorsa resmin URL'si. | |
size |
640 |
int |
Giriş görüntüsünün boyutu, geçerli aralık 32 - 1280 Piksel. |
confidence |
0.25 |
float |
Tahminler için güven eşiği, geçerli aralık 0.01 - 1.0 . |
iou |
0.45 |
float |
Birleşim (IoU) eşiğinin üzerinde kesişim, geçerli aralık 0.0 - 0.95 . |
Yanıt
Ultralytics HUB Çıkarım API'si bir JSON yanıtı döndürür.
Sınıflandırma
Sınıflandırma Modeli
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())
Algılama
Algılama Modeli
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
OBB Modeli
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())
Segmentasyon
Segmentasyon Modeli
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
Poz Modeli
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())
Oluşturma 2024-01-23, Güncelleme 2024-06-22
Yazarlar: glenn-jocher (9), sergiuwaxmann (2), RizwanMunawar (1), priytosh-tripathi (1)