La API admite varios formatos de imagen, incluidos JPEG, PNG, BMP y TIFF. Puede procesar imágenes de diferentes resoluciones, aunque las imágenes de mayor calidad pueden ofrecer resultados más precisos.

La API está diseñada para detectar y reconocer múltiples objetos dentro de una sola imagen. Devuelve cuadros delimitadores para cada objeto identificado junto con las etiquetas de clasificación correspondientes y las puntuaciones de confianza.

La API ofrece una alta precisión en la detección de objetos, con métricas de precisión y recuperación que varían según la complejidad de la escena y la calidad de la imagen de entrada. Las actualizaciones regulares y las mejoras del modelo mejoran el rendimiento con el tiempo.

El tiempo de respuesta depende del tamaño de la imagen y del número de objetos dentro de la imagen. Generalmente, la API está optimizada para baja latencia, proporcionando resultados en unos pocos cientos de milisegundos para tamaños de imagen estándar.

Mientras la API viene preentrenada en grandes y diversos conjuntos de datos, hay opciones de personalización disponibles. Los usuarios pueden ajustar el modelo con sus propios conjuntos de datos para mejorar la precisión en categorías de objetos específicas relevantes para su aplicación.

El punto final de detección devuelve una lista de objetos detectados en la imagen de entrada, incluyendo sus etiquetas, puntuaciones de confianza y coordenadas de la caja delimitadora. Cada objeto se representa como un objeto JSON dentro de un arreglo.

Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "label" (el nombre del objeto identificado), "confidence" (la probabilidad de que la detección sea precisa) y "bounding_box" (coordenadas que definen la ubicación del objeto en la imagen).

Los datos devueltos están estructurados en formato JSON. Consisten en un array de objetos, cada uno conteniendo campos de "label", "confidence" y "bounding_box", donde "bounding_box" incluye las coordenadas x1, y1, x2 y y2.

El punto final de detección proporciona información sobre los objetos identificados, incluidas sus categorías (etiquetas), niveles de confianza y ubicaciones espaciales dentro de la imagen, lo que permite un análisis detallado del contenido visual.

Los datos de respuesta están organizados como un arreglo JSON, donde cada elemento corresponde a un objeto detectado. Cada objeto contiene campos para la etiqueta, el puntaje de confianza y las coordenadas del cuadro delimitador, facilitando así un análisis y un procesamiento fáciles.

Los casos de uso típicos incluyen la vigilancia de seguridad para la detección de amenazas, la conducción autónoma para el reconocimiento de obstáculos, el comercio electrónico para la etiquetado de productos y la atención médica para la identificación de anomalías en las imágenes médicas.

Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos analizando las puntuaciones de confianza para filtrar detecciones de baja confianza, usando las coordenadas de los cuadros delimitadores para superposiciones visuales y categorizando objetos para un procesamiento adicional en sus aplicaciones.

La precisión de los datos se mantiene a través del entrenamiento continuo del modelo en conjuntos de datos diversos, actualizaciones regulares y evaluaciones de rendimiento. Esto asegura que la API se adapte a varios contextos y mejore sus capacidades de detección con el tiempo.

Zyla API Hub es como una gran tienda de APIs, donde puedes encontrar miles de ellas en un solo lugar. También ofrecemos soporte dedicado y monitoreo en tiempo real de todas las APIs. Una vez que te registres, puedes elegir qué APIs quieres usar. Solo recuerda que cada API necesita su propia suscripción. Pero si te suscribes a varias, usarás la misma clave para todas, lo que hace todo más fácil para ti.

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Las llamadas a la API se descuentan de tu plan en base a solicitudes exitosas. Cada plan incluye una cantidad específica de llamadas que puedes realizar por mes. Solo las llamadas exitosas, indicadas por una respuesta con estado 200, se contarán en tu total. Esto asegura que las solicitudes fallidas o incompletas no afecten tu cuota mensual.

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Para verificar cuántas llamadas a la API te quedan en el mes actual, revisa el campo 'X-Zyla-API-Calls-Monthly-Remaining' en el encabezado de la respuesta. Por ejemplo, si tu plan permite 1,000 solicitudes por mes y has usado 100, este campo mostrará 900 llamadas restantes.

Para ver el número máximo de solicitudes a la API que permite tu plan, revisa el encabezado de la respuesta 'X-Zyla-RateLimit-Limit'. Por ejemplo, si tu plan incluye 1,000 solicitudes por mes, este encabezado mostrará 1,000.

El encabezado 'X-Zyla-RateLimit-Reset' muestra el número de segundos hasta que tu límite se restablezca. Esto te indica cuándo tu conteo de solicitudes se reiniciará. Por ejemplo, si muestra 3,600, significa que faltan 3,600 segundos para que el límite se restablezca.

Sí, puedes cancelar tu plan en cualquier momento desde tu cuenta, seleccionando la opción de cancelación en la página de Facturación. Ten en cuenta que las actualizaciones, degradaciones y cancelaciones tienen efecto inmediato. Además, al cancelar ya no tendrás acceso al servicio, incluso si te quedaban llamadas en tu cuota.

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Después de 7 días, se te cobrará el monto total del plan al que estabas suscrito durante la prueba. Por lo tanto, es importante cancelar antes de que finalice el periodo de prueba. No se aceptan solicitudes de reembolso por olvidar cancelar a tiempo.

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