Çıkarım

Ultralytics Platformu, eğitilmiş modelleri test etmek için bir Inference API sağlar. Hızlı doğrulama için tarayıcı tabanlı Test sekmesini veya programatik erişim için REST API'yi kullanın.

Test Sekmesi

Her model, tarayıcı tabanlı çıkarım için bir Test sekmesi içerir:

1. Modelinize gidin
2. Test sekmesine tıklayın
3. Bir görüntü yükleyin veya örnekleri kullanın
4. Tahminleri anında görüntüleyin

Görüntü Yükle

Yüklemek için sürükleyip bırakın veya tıklayın:

• Desteklenen formatlar: JPG, PNG, WebP, GIF
• Maksimum boyut: 10MB
• Otomatik çıkarım: Sonuçlar otomatik olarak görünür

Örnek Görüntüler

Hızlı test için yerleşik örnek görüntüleri kullanın:

Sonuçları Görüntüle

Çıkarım sonuçları gösterimi:

• Sınıf etiketli sınırlayıcı kutular
• Her bir detect için güven skorları
• Veri setinize uygun sınıf renkleri

Çıkarım Parametreleri

detect davranışını parametrelerle ayarlayın:

Güven Eşiği

Tahminleri güvene göre filtrele:

• Yüksek (0.5+): Daha az, daha kesin tahminler
• Düşük (0.1-0.25): Daha fazla tahmin, biraz gürültü
• Varsayılan (0.25): Çoğu kullanım durumu için dengeli

IoU Eşiği

Non-Maximum Suppression'ı kontrol edin:

• Daha yüksek (0,7+): Daha fazla üst üste binen kutuya izin ver
• Düşük (0,3-0,5): Yakındaki algılamaları daha agresif bir şekilde birleştirin
• Varsayılan (0.70): Çoğu kullanım durumu için dengeli NMS

REST API

Çıkarıma programatik olarak erişin:

Kimlik Doğrulama

İsteklere API anahtarınızı dahil edin:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Uç Nokta

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

İstek

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=0.7"

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": 0.7}

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

Yanıt

{
    "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
    }
}

Yanıt Alanları

Göreve Özel Yanıtlar

Yanıt formatı göreve göre değişir:

{
  "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}
  ]
}

Hız Sınırları

Paylaşılan çıkarımın hız limitleri vardır:

Daha yüksek limitler için özel bir uç nokta dağıtın.

Hata Yönetimi

Yaygın hata yanıtları:

SSS

Videoda çıkarım yapabilir miyim?

API, tek tek kareleri kabul eder. Video için:

1. Kareleri yerel olarak çıkarın
2. Her kareyi API'ye gönderin
3. Sonuçları birleştirin

Gerçek zamanlı video için özel bir uç nokta dağıtmayı düşünebilirsiniz.

Etiketlenmiş görüntüyü nasıl alırım?

API, JSON tahminleri döndürür. Görselleştirmek için:

1. Kutuları yerel olarak çizmek için tahminleri kullanın
2. Ultralytics kullanın plot() yöntem:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
results = model("image.jpg")
results[0].save("annotated.jpg")

Maksimum görüntü boyutu nedir?

• Yükleme sınırı: 10MB
• Recommended: <5MB for fast inference
• Otomatik yeniden boyutlandırma: Görüntüler şuraya yeniden boyutlandırılır imgsz parametre

Büyük görüntüler, en boy oranı korunarak otomatik olarak yeniden boyutlandırılır.

Toplu çıkarım yapabilir miyim?

Mevcut API, istek başına bir görüntü işler. Toplu işlem için:

1. Eşzamanlı istekler gönderin
2. Daha yüksek verim için özel bir uç nokta kullanın
3. Büyük partiler için yerel çıkarımı düşünün

📅 20 gün önce oluşturuldu ✏️ 14 gün önce güncellendi

Yorumlar