Envía el archivo de imagen del cual deseas reconocer el objeto. Recibe la etiqueta y el puntaje de confianza.
Vigilancia de Seguridad: La API se puede utilizar en sistemas de seguridad para monitorear y analizar transmisiones de video en vivo, identificando posibles amenazas como accesos no autorizados, objetos sospechosos o actividades inusuales, mejorando la respuesta de seguridad en tiempo real.
Conducción Autónoma: En coches autónomos, la API juega un papel crucial en la identificación y clasificación de objetos en la carretera, como peatones, otros vehículos, señales de tráfico y obstáculos, asegurando una navegación segura y eficiente.
Comercio Electrónico: Los minoristas en línea pueden usar la API para etiquetar y categorizar automáticamente productos en imágenes, mejorando la funcionalidad de búsqueda, las recomendaciones de productos y la gestión de inventario al reconocer artículos y sus atributos.
Salud: En la imagen médica, la API ayuda a diagnosticar condiciones al detectar anomalías en rayos X, resonancias magnéticas o tomografías computarizadas, como tumores, fracturas u otras condiciones médicas, apoyando así diagnósticos precisos y oportunos.
Realidad Aumentada (AR): La API mejora las aplicaciones de AR al detectar y rastrear objetos en tiempo real, habilitando experiencias interactivas como la colocación de objetos virtuales, superposiciones de información en tiempo real y entornos de juego inmersivos.
Además del número de llamadas a la API, no hay ninguna otra limitación.
Dada una imagen de entrada, devuelve una lista de etiquetas de objetos detectados, porcentajes de confianza y cajas delimitadoras. Los objetos con una confianza inferior a 0.3 (30%) son filtrados.
Detección - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Archivo Binario |
[{"label": "dog", "confidence": "0.74", "bounding_box": {"x1": "4", "y1": "7", "x2": "595", "y2": "487"}}, {"label": "toothbrush", "confidence": "0.33", "bounding_box": {"x1": "-1", "y1": "347", "x2": "589", "y2": "517"}}]
curl --location 'https://zylalabs.com/api/4497/object+finder+api/5518/detection' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
La API admite varios formatos de imagen, incluidos JPEG y PNG. Puede procesar imágenes de diferentes resoluciones, aunque las imágenes de mayor calidad pueden generar 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 los puntajes de confianza.
La API ofrece 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 en el modelo incrementan el rendimiento con el tiempo.
El tiempo de respuesta depende del tamaño de la imagen y el número de objetos dentro de la imagen. En general, la API está optimizada para baja latencia, proporcionando resultados dentro de unos pocos cientos de milisegundos para tamaños de imagen estándar.
Mientras que la API viene preentrenada en grandes y diversos conjuntos de datos, hay opciones de personalización disponibles. Los usuarios pueden ajustar el modelo en sus propios conjuntos de datos para mejorar la precisión en categorías de objetos específicas relevantes para su aplicación.
El punto final de detección devuelve un array JSON que contiene objetos detectados de la imagen de entrada. Cada entrada de objeto incluye su etiqueta, puntaje de confianza y coordenadas de la caja delimitadora.
Los campos clave en los datos de respuesta son "etiqueta" (el nombre del objeto detectado), "confianza" (la certeza de la detección como un porcentaje) y "caja_limitadora" (coordenadas que definen la ubicación del objeto en la imagen).
Los datos de respuesta están organizados como un arreglo JSON, donde cada objeto detectado en la imagen se representa como un objeto JSON separado que contiene su etiqueta, puntaje de confianza y detalles de la caja delimitadora.
El endpoint de Detección acepta principalmente un archivo de imagen como entrada. Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes ajustando la calidad y la resolución de la imagen para optimizar los resultados de detección.
Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos analizando los puntajes de confianza para filtrar las detecciones menos seguras y usando las coordenadas de las cajas delimitadoras para resaltar o rastrear los objetos detectados en sus aplicaciones.
Los casos de uso típicos incluyen el seguimiento de objetos en tiempo real en vigilancia, la etiquetado automático en comercio electrónico y la detección de anomalías en la imagenología de salud, aprovechando la capacidad de la API para identificar y clasificar objetos con precisión.
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 para asegurar altas tasas de detección en varias categorías de objetos y entornos.
Si la respuesta contiene resultados parciales o vacíos, los usuarios deben comprobar la calidad de la imagen de entrada y asegurarse de que cumpla con los requisitos de la API. También pueden ajustar sus parámetros de detección o proporcionar imágenes más claras para obtener mejores resultados.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.061ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
889ms
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Tiempo de Respuesta:
1.320ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
764ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
1.301ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.412ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
3.519ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
0ms
Nivel de Servicio:
100%
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100%
Tiempo de Respuesta:
6.234ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
718ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
54ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
54ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.293ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.371ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
823ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
656ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
8.390ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
0ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.381ms