Classification

Roboflow पर होस्ट किए गए classification मॉडलों पर inference चलाएँ।

Python

स्थानीय और होस्ट की गई छवियों पर अनुमान लगाना

निर्भरता स्थापित करने के लिए, pip install inference-sdk.

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://classify.roboflow.com",
    api_key="API_KEY"
)

result = CLIENT.infer(your_image.jpg, model_id="vehicle-classification-eapcd/2")

Javascript

Swift

प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट स्वरूप

Single-Label Classification

Single-Label Classification

होस्ट किया गया API inference मार्ग एक लौटाता है JSON एक ऑब्जेक्ट जिसमें predictions की एक array होती है। प्रत्येक prediction के निम्नलिखित गुण होते हैं:

• time = कुल समय, सेकंड में, जो छवि को प्रोसेस करने और प्रेडिक्शन लौटाने में लगता है

• image = एक ऑब्जेक्ट जो छवि के बारे में जानकारी रखता है width और height

  • width पूर्वानुमानित छवि की ऊंचाई

  • height = पूर्वानुमानित छवि की ऊंचाई

• predictions = सभी पूर्वानुमानों की कलेक्शन और प्रेडिक्शन के लिए उनकी संबंधित कॉन्फिडेंस मान

  • class = क्लासिफिकेशन का लेबल

  • confidence = मॉडल की यह विश्वास मान कि छवि में डिटेक्ट की गई क्लासिफिकेशन की वस्तुएं हैं

• top = उच्चतम कॉन्फिडेंस वाला अनुमानित वर्ग

• confidence = उच्चतम अनुमानित कॉन्फिडेंस स्कोर

• image_path = अनुमानित छवि का पाथ

• prediction_type = वह मॉडल प्रकार जिसका उपयोग इनफरेंस करने के लिए किया गया, ClassificationModel इस मामले में

// एक उदाहरण JSON ऑब्जेक्ट
{
  "time": 0.19064618100037478,
  "image": {
    "width": 210,
    "height": 113
  },
  "predictions": [
    {
      "class": "real-image",
      "confidence": 0.7149
    },
    {
      "class": "illustration",
      "confidence": 0.2851
    }
  ],
  "top": "real-image",
  "confidence": 0.7149,
  "image_path": "/cropped-images-1.jpg",
  "prediction_type": "ClassificationModel"
}

Multi-Label Classification

inferencejs के साथ एज inference

Inference API का उपयोग करना

POST https://classify.roboflow.com/:datasetSlug/:versionNumber

आप सीधे अपने मॉडल endpoint पर एक बेस64 एन्कोडेड छवि POST कर सकते हैं। या यदि आपकी छवि पहले से कहीं और होस्ट की गई है तो आप query string में एक URL को image पैरामीटर के रूप में पास कर सकते हैं।

पाथ पैरामीटर

Name	प्रकार	Description
datasetSlug	string	डेटासेट नाम का URL-सुरक्षित संस्करण। आप इसे वेब UI में मुख्य प्रोजेक्ट व्यू के URL को देखकर पा सकते हैं।
	string	आपके डेटासेट के उस संस्करण की पहचान करने वाला संस्करण संख्या।

क्वेरी पैरामीटर

Name	प्रकार	Description
api_key	string	आपकी API key (आपके Workspace API settings पृष्ठ से प्राप्त)

200: OK

{
   "predictions":{
      "bird":{
         "confidence":0.5282308459281921
      },
      "cat":{
         "confidence":0.5069406032562256
      },
      "dog":{
         "confidence":0.49514248967170715
      }
   },
   "predicted_classes":[
      "bird",
      "cat"
   ]
}

403: Forbidden