{"success":true,"image_url":"https://cdn-ilbchkb.nitrocdn.com/WllOMUTxoJzqhbExyNPkiIfhtSpngzPM/assets/images/optimized/rev-6eb886d/sustainablecats.com/wp-content/uploads/2024/05/MAine-Coon-Giant.jpg","output":[{"label":"Maine Coon","score":0.95}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/6487/cat+breed+recognition+api/9349/classification?url=https://cdn-ilbchkb.nitrocdn.com/WllOMUTxoJzqhbExyNPkiIfhtSpngzPM/assets/images/optimized/rev-6eb886d/sustainablecats.com/wp-content/uploads/2024/05/MAine-Coon-Giant.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए बिल्ली की नस्ल पहचान API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
बिल्ली नस्ल पहचान एपीआई चित्रों से बिल्ली नस्लों की पहचान के लिए एक स्मार्ट और कुशल समाधान है। यह सटीक परिणाम प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अत्याधुनिक कम्प्यूटर दृष्टि का उपयोग करके विभिन्न प्रकार की जंगली नस्लों को तेजी से और स्वचालित रूप से वर्गीकृत करता है
एपीआई का शक्तिशाली पहचान इंजन विभिन्न नस्लों, फर के पैटर्न, आकारों और विशिष्ट शारीरिक लक्षणों के समृद्ध और विविध डेटा सेट पर प्रशिक्षित है। इस व्यापक प्रशिक्षन से प्रणाली को समान नस्लों के बीच मामूली अंतर को भी उच्च सटीकता के साथ पहचानने की अनुमति मिलती है
वर्गीकरण अंतिम बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एक सफलता स्थिति, छवि लिंक और वर्गीकरण परिणामों की एक श्रेणी शामिल होती है प्रत्येक परिणाम में एक बिल्लियों की प्रजाति का लेबल और एक आत्मविश्वास स्कोर होता है जो वर्गीकरण की सटीकता को संकेत करता है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य फ़ील्ड्स में "सफलता" (बूलियन), "छवि_url" (स्ट्रिंग), और "आउटपुट" (एरे) शामिल हैं "आउटपुट" एरे में "लेबल" (प्रजाति नाम) और "स्कोर" (विश्वास स्तर) के साथ ऑब्जेक्ट्स होते हैं
प्रतिक्रिया डेटा को JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है यह एक सफलता संकेतक के साथ शुरू होता है इसके बाद चित्र URL होता है और वर्गीकरण परिणामों के एक संग्रह के साथ समाप्त होता है प्रत्येक में पहचानी गई प्रजातियों और इसकी विश्वास स्कोर का विवरण होता है
वर्गीकरण अंतर्निहित पहचाने गए पक्षी प्रजातियों के नाम और छवि विश्लेषण के आधार पर आत्मविश्वास स्कोर सहित जानकारी प्रदान करता है यह सटीक वर्गीकरण के लिए दृश्य विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करता है
वर्गीकरण एंडपॉइंट को एकल पैरामीटर की आवश्यकता होती है: छवि यूआरएल उपयोगकर्ताओं को उस पक्षी छवि के लिए एक मान्य यूआरएल प्रदान करना होगा जिसे वे वर्गीकृत करना चाहते हैं
उपयोगकर्ता प्रजातियों की पहचान के लिए "लेबल" का अर्थ निकालकर और वर्गीकरण की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए "स्कोर" का उपयोग कर सकते हैं उच्च स्कोर पहचान में अधिक विश्वास को दर्शाते हैं
डेटा की सटीकता उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो बिल्लियों की दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करते हैं विभिन्न डेटासेट के साथ निरंतर प्रशिक्षण मॉडल के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद करता है
विशिष्ट उपयोग मामलों में वन्य जीवन अनुसंधान पक्षी अवलोकन अनुप्रयोग शैक्षिक उपकरण और संरक्षण प्रयास शामिल हैं उपयोगकर्ता छवियों से प्रजातियों की पहचान कर सकते हैं अध्ययन के लिए या पक्षियों की विविधता के प्रति जागरूकता बढ़ाने के लिए