Envie o arquivo de imagem do qual você deseja reconhecer o objeto. Receba o rótulo e a pontuação de confiança.
Vigilância de Segurança: A API pode ser utilizada em sistemas de segurança para monitorar e analisar feeds de vídeo ao vivo, identificando ameaças potenciais, como acesso não autorizado, objetos suspeitos ou atividades incomuns, melhorando a resposta de segurança em tempo real.
Condução Autônoma: Em carros autônomos, a API desempenha um papel crucial em identificar e classificar objetos na estrada, como pedestres, outros veículos, sinais de trânsito e obstáculos, garantindo navegação segura e eficiente.
E-Commerce: Varejistas online podem usar a API para marcar e categorizar automaticamente produtos em imagens, melhorando a funcionalidade de busca, recomendações de produtos e gerenciamento de inventário ao reconhecer itens e seus atributos.
Saúde: Em imagens médicas, a API ajuda a diagnosticar condições detectando anomalias em raios-X, ressonâncias magnéticas ou tomografias computadorizadas, como tumores, fraturas ou outras condições médicas, apoiando diagnósticos precisos e oportunos.
Realidade Aumentada (AR): A API melhora aplicações de AR ao detectar e rastrear objetos em tempo real, permitindo experiências interativas, como colocação de objetos virtuais, sobreposições de informações em tempo real e ambientes de jogos imersivos.
Além do número de chamadas da API, não há outra limitação.
Dada uma imagem de entrada, retorne uma lista de rótulos de objetos detectados, porcentagens de confiança e caixas delimitadoras. Objetos com confiança inferior a 0,3 (30%) são filtrados.
Detecção - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
Corpo da requisição |
[Obrigatório] Arquivo binário |
[{"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"'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
A API suporta vários formatos de imagem, incluindo JPEG, PNG, BMP e TIFF. Ela pode processar imagens de diferentes resoluções, embora imagens de maior qualidade possam gerar resultados mais precisos
A API foi projetada para detectar e reconhecer múltiplos objetos dentro de uma única imagem Ela retorna caixas delimitadoras para cada objeto identificado juntamente com os rótulos de classificação correspondentes e as pontuações de confiança
A API oferece alta precisão na detecção de objetos com métricas de precisão e recall variando com base na complexidade da cena e na qualidade da imagem de entrada Atualizações regulares e melhorias no modelo aumentam o desempenho ao longo do tempo
O tempo de resposta depende do tamanho da imagem e do número de objetos dentro da imagem Geralmente a API é otimizada para baixa latência fornecendo resultados em poucos centenas de milissegundos para tamanhos de imagem padrão
Embora a API venha pré-treinada em grandes conjuntos de dados diversos as opções de personalização estão disponíveis Os usuários podem ajustar o modelo em seus próprios conjuntos de dados para melhorar a precisão para categorias de objetos específicas relevantes para sua aplicação
O endpoint de Detecção retorna uma lista de objetos detectados dentro da imagem de entrada Cada objeto é acompanhado por seu rótulo de classificação pontuação de confiança e coordenadas da caixa delimitadora fornecendo insights detalhados sobre o conteúdo visual
Os campos principais nos dados de resposta incluem "rótulo" (o objeto identificado), "confiança" (a probabilidade de a detecção ser precisa) e "caixa_delimitadora" (coordenadas que definem a localização do objeto na imagem)
Os dados da resposta estão organizados como um array JSON onde cada elemento representa um objeto detectado Cada objeto contém campos para o rótulo a pontuação de confiança e a caixa delimitadora permitindo uma fácil análise e interpretação
O endpoint de Detecção aceita principalmente um arquivo de imagem como entrada Os usuários podem personalizar suas solicitações ajustando a qualidade e o formato da imagem, o que pode influenciar a precisão e o desempenho da detecção
Os usuários podem utilizar os dados retornados analisando as pontuações de confiança para filtrar detecções de baixa confiança usando coordenadas de caixa delimitadora para sobreposições visuais e empregando rótulos para categorização ou processamento adicional em aplicativos
Casos de uso típicos incluem vigilância de segurança para detecção de ameaças direção autônoma para reconhecimento de obstáculos comércio eletrônico para etiquetagem de produtos e saúde para identificação de anomalias em imagens médicas
A precisão dos dados é mantida por meio de treinamento contínuo do modelo em conjuntos de dados diversos atualizações regulares e avaliações de desempenho Isso garante que a API se adapte a novas categorias de objetos e melhore as capacidades de detecção ao longo do tempo
Se a resposta contiver resultados parciais ou vazios os usuários devem verificar a qualidade da imagem de entrada e garantir que ela atenda aos requisitos da API Além disso eles podem refinar sua seleção de imagens ou métodos de pré-processamento para melhorar os resultados da detecção
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.147ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
575ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
0ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
0ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
26ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
493ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
166ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.259ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
464ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
636ms