传递您希望识别对象的图像文件。接收标签和置信度评分。
安全监控:该API可以用于安全系统中,监控和分析实时视频流,识别潜在威胁,如未经授权的访问、可疑物体或异常活动,加强实时安全响应。
自动驾驶:在自动驾驶汽车中,该API在识别和分类道路上的对象方面发挥着关键作用,如行人、其他车辆、交通标志和障碍物,确保安全高效的导航。
电子商务:在线零售商可以使用该API自动标记和分类图像中的产品,通过识别物品及其属性来改善搜索功能、产品推荐和库存管理。
医疗保健:在医学成像中,该API通过检测X光、MRI或CT扫描中的异常(如肿瘤、骨折或其他医疗状况)来辅助诊断,从而支持准确和及时的诊断。
增强现实(AR):该API通过实时检测和跟踪对象来增强AR应用程序,支持虚拟物体放置、实时信息叠加和沉浸式游戏环境等互动体验。
除了API调用的数量,没有其他限制。
给定输入图像,返回检测到的对象标签、置信度百分比和边界框的列表。置信度低于0.3(30%)的对象将被过滤掉
检测 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] 文件二进制 |
[{"label": "dog", "confidence": "0.82", "bounding_box": {"x1": "29", "y1": "200", "x2": "886", "y2": "847"}}]
curl --location 'https://zylalabs.com/api/4496/object+analysis+api/5517/detection' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
该API支持多种图像格式,包括JPEG PNG BMP和TIFF。它可以处理不同分辨率的图像,尽管更高质量的图像可能产生更准确的结果
该API旨在检测和识别单个图像中的多个对象。它为每个识别的对象返回边界框以及相应的分类标签和置信度分数
该API在目标检测方面具有高精度,其精确度和召回率指标根据场景的复杂性和输入图像的质量而有所不同。定期更新和模型改进随着时间的推移提高了性能
响应时间取决于图像大小和图像中对象的数量 通常该API经过优化以实现低延迟 对于标准图像大小在几百毫秒内提供结果
虽然API已经在大型多样化数据集上进行过预训练,但提供了定制选项 用户可以在自己的数据集上微调模型,以提高与其应用相关的特定对象类别的准确性
检测端点返回输入图像中检测到的物体列表。每个物体都附有分类标签、置信度分数和边界框坐标,提供对视觉内容的详细见解
响应数据中的关键字段包括“标签”(识别的对象)、“置信度”(检测准确的可能性)和“边界框”(定义对象在图像中位置的坐标)
响应数据被组织为一个JSON数组,每个元素代表一个检测到的对象。每个对象包含标签、置信度和边界框的字段,便于解析和分析
检测端点主要接受图像文件作为输入 用户可以通过调整图像质量和格式来定制他们的请求 这可以影响检测的准确性和性能
用户可以通过分析置信分数来过滤掉低置信度的检测,使用边界框坐标进行视觉叠加,并在应用中使用标签进行分类或进一步处理来利用返回的数据
典型的用例包括用于威胁检测的安全监控 用于障碍物识别的自动驾驶 用于产品标记的电子商务以及用于识别医疗图像中异常的医疗保健
数据准确性通过在多样化数据集上持续进行模型训练、定期更新和性能评估来保持这确保API能够适应新的对象类别并随着时间的推移提高检测能力
如果响应包含部分或空结果,用户应检查输入图像质量并确保其符合API的要求。此外,他们可以优化图像选择或预处理方法以提高检测结果
服务级别:
100%
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2,147ms
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