Keypoint Detection

Roboflow 上でホストされているオブジェクト検出モデルで推論を実行します。

Python

Pythonを使用して当社のホストAPIで推論を実行するには、 roboflow Pythonパッケージを使用してください:

from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="API_KEY")
project = rf.workspace().project("MODEL_ENDPOINT")
model = project.version(VERSION).model

# ローカル画像で推論する
print(model.predict("your_image.jpg", confidence=40, overlap=30).json())

# 予測結果を可視化する
# model.predict("your_image.jpg", confidence=40, overlap=30).save("prediction.jpg")

# 他の場所にホストされている画像で推論する
# print(model.predict("URL_OF_YOUR_IMAGE", hosted=True, confidence=40, overlap=30).json())

cURL

LinuxまたはMacOS

ローカルファイル YOUR_IMAGE.jpg:

base64 YOUR_IMAGE.jpg | curl -d @- \
"https://detect.roboflow.com/your-model/42?api_key=YOUR_KEY"

Web上の他の場所にホストされている画像のURLで推論を行う（ URLエンコードを忘れずに):

curl -X POST "https://detect.roboflow.com/your-model/42?\
api_key=YOUR_KEY&\
image=https%3A%2F%2Fi.imgur.com%2FPEEvqPN.png"

Windows

インストールが必要です Windows用curl および Windows用GNUのbase64ツール。最も簡単な方法は、 Windows用gitインストーラー を使用することです。これには curl および base64 コマンドラインツールも含まれており、インストール時に「コマンドプロンプトからGitおよびオプションのUnixツールを使用する」を選択すると利用できます。

その後、上記と同じコマンドを使用できます。

Javascript

Node.js

ここでは axios を使ってPOSTリクエストを実行するので、まず npm install axios で依存関係をインストールします。

ローカル画像での推論

const axios = require("axios");
const fs = require("fs");

const image = fs.readFileSync("YOUR_IMAGE.jpg", {
    encoding: "base64"
});

axios({
    method: "POST",
    url: "https://detect.roboflow.com/your-model/42",
    params: {
        api_key: "YOUR_KEY"
    },
    data: image,
    headers: {
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
    }
})
.then(function(response) {
    console.log(response.data);
})
.catch(function(error) {
    console.log(error.message);
});

URL経由で他の場所にホストされている画像での推論

const axios = require("axios");

axios({
    method: "POST",
    url: "https://detect.roboflow.com/your-model/42",
    params: {
        api_key: "YOUR_KEY",
        image: "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png"
    }
})
.then(function(response) {
    console.log(response.data);
})
.catch(function(error) {
    console.log(error.message);
});

Web

roboflow.jsを使ったリアルタイムのオンデバイス推論も利用可能です roboflow.js；詳細は こちらのドキュメントをご覧ください.

Swift/iOS

Swift

ローカル画像での推論

import UIKit

// 画像を読み込みBase64に変換
let image = UIImage(named: "your-image-path") // アップロードする画像のパス 例: image.jpg
let imageData = image?.jpegData(compressionQuality: 1)
let fileContent = imageData?.base64EncodedString()
let postData = fileContent!.data(using: .utf8)

// API_KEY、モデル、モデルバージョンで推論サーバーリクエストを初期化
var request = URLRequest(url: URL(string: "https://detect.roboflow.com/your-model/your-model-version?api_key=YOUR_APIKEY&name=YOUR_IMAGE.jpg")!,timeoutInterval: Double.infinity)
request.addValue("application/x-www-form-urlencoded", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpMethod = "POST"
request.httpBody = postData

// POSTリクエストを実行
URLSession.shared.dataTask(with: request, completionHandler: { data, response, error in
    
    // レスポンスを文字列に変換
    guard let data = data else {
        print(String(describing: error))
        return
    }
    
    // レスポンス文字列を辞書に変換
    do {
        let dict = try JSONSerialization.jsonObject(with: data, options: []) as? [String: Any]
    } catch {
        print(error.localizedDescription)
    }
    
    // 文字列レスポンスを出力
    print(String(data: data, encoding: .utf8)!)
}).resume()

Objective C

Objective-Cのスニペットをリクエストするにはこちらをクリックしてください。

Android

Kotlin

ローカル画像での推論

import java.io.*
import java.net.HttpURLConnection
import java.net.URL
import java.nio.charset.StandardCharsets
import java.util.*

fun main() {
    // 画像パスを取得
    val filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg"
    val file = File(filePath)

    // Base 64エンコード
    val encodedFile: String
    val fileInputStreamReader = FileInputStream(file)
    val bytes = ByteArray(file.length().toInt())
    fileInputStreamReader.read(bytes)
    encodedFile = String(Base64.getEncoder().encode(bytes), StandardCharsets.US_ASCII)
    val API_KEY = "" // あなたのAPIキー
    val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定（Dataset URLで見つかります）

    // URLを構築する
    val uploadURL ="https://detect.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

    // HTTPリクエスト
    var connection: HttpURLConnection? = null
    try {
        // URLへの接続を設定
        val url = URL(uploadURL)
        connection = url.openConnection() as HttpURLConnection
        connection.requestMethod = "POST"
        connection.setRequestProperty("Content-Type",
                "application/x-www-form-urlencoded")
        connection.setRequestProperty("Content-Length",
                Integer.toString(encodedFile.toByteArray().size))
        connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US")
        connection.useCaches = false
        connection.doOutput = true

        //リクエストを送信
        val wr = DataOutputStream(
                connection.outputStream)
        wr.writeBytes(encodedFile)
        wr.close()

        // レスポンスを取得
        val stream = connection.inputStream
        val reader = BufferedReader(InputStreamReader(stream))
        var line: String?
        while (reader.readLine().also { line = it } != null) {
            println(line)
        }
        reader.close()
    } catch (e: Exception) {
        e.printStackTrace()
    } finally {
        connection?.disconnect()
    }
}
main()

URL経由で他の場所にホストされている画像での推論

import java.io.BufferedReader
import java.io.DataOutputStream
import java.io.InputStreamReader
import java.net.HttpURLConnection
import java.net.URL
import java.net.URLEncoder

fun main() {
    val imageURL = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" // 画像URLを置き換えてください
    val API_KEY = "" // あなたのAPIキー
    val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定

    // アップロードURL
    val uploadURL = "https://detect.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image=" + URLEncoder.encode(imageURL, "utf-8");

    // HTTPリクエスト
    var connection: HttpURLConnection? = null
    try {
        // URLへの接続を設定
        val url = URL(uploadURL)
        connection = url.openConnection() as HttpURLConnection
        connection.requestMethod = "POST"
        connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")
        connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(uploadURL.toByteArray().size))
        connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US")
        connection.useCaches = false
        connection.doOutput = true

        // リクエストを送信
        val wr = DataOutputStream(connection.outputStream)
        wr.writeBytes(uploadURL)
        wr.close()

        // レスポンスを取得
        val stream = URL(uploadURL).openStream()
        val reader = BufferedReader(InputStreamReader(stream))
        var line: String?
        while (reader.readLine().also { line = it } != null) {
            println(line)
        }
        reader.close()
    } catch (e: Exception) {
        e.printStackTrace()
    } finally {
        connection?.disconnect()
    }
}

main()

Java

ローカル画像での推論

import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Base64;

public class InferenceLocal {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 画像パスを取得
        String filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg";
        File file = new File(filePath);

        // Base 64エンコード
        String encodedFile;
        FileInputStream fileInputStreamReader = new FileInputStream(file);
        byte[] bytes = new byte[(int) file.length()];
        fileInputStreamReader.read(bytes);
        encodedFile = new String(Base64.getEncoder().encode(bytes), StandardCharsets.US_ASCII);

        String API_KEY = ""; // あなたのAPIキー
        String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // モデルエンドポイント

        // URLを構築する
        String uploadURL = "https://detect.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY
                + "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

        // HTTPリクエスト
        HttpURLConnection connection = null;
        try {
            // URLへの接続を設定
            URL url = new URL(uploadURL);
            connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            connection.setRequestMethod("POST");
            connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

            connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(encodedFile.getBytes().length));
            connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US");
            connection.setUseCaches(false);
            connection.setDoOutput(true);

            // リクエストを送信
            DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
            wr.writeBytes(encodedFile);
            wr.close();

            // レスポンスを取得
            InputStream stream = connection.getInputStream();
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
            reader.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (connection != null) {
                connection.disconnect();
            }
        }

    }

}

URL経由で他の場所にホストされている画像での推論

import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.net.URLEncoder;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

public class InferenceHosted {
    public static void main(String[] args) {
        String imageURL = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png"; // 画像URLを置き換えてください
        String API_KEY = ""; // あなたのAPIキー
        String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // モデルエンドポイント

        // アップロードURL
        String uploadURL = "https://detect.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image="
                + URLEncoder.encode(imageURL, StandardCharsets.UTF_8);

        // HTTPリクエスト
        HttpURLConnection connection = null;
        try {
            // URLへの接続を設定
            URL url = new URL(uploadURL);
            connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            connection.setRequestMethod("POST");
            connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

            connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(uploadURL.getBytes().length));
            connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US");
            connection.setUseCaches(false);
            connection.setDoOutput(true);

            // リクエストを送信
            DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
            wr.writeBytes(uploadURL);
            wr.close();

            // レスポンスを取得
            InputStream stream = new URL(uploadURL).openStream();
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
            reader.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (connection != null) {
                connection.disconnect();
            }
        }
    }
}

Ruby

Gemfile

Gemfile

source "https://rubygems.org"

gem "httparty", "~> 0.18.1"
gem "base64", "~> 0.1.0"
gem "cgi", "~> 0.2.1"

Gemfile.lock

Gemfile.lock

GEM
  remote: https://rubygems.org/
  specs:
    base64 (0.1.0)
    cgi (0.2.1)
    httparty (0.18.1)
      mime-types (~> 3.0)
      multi_xml (>= 0.5.2)
    mime-types (3.3.1)
      mime-types-data (~> 3.2015)
    mime-types-data (3.2021.0225)
    multi_xml (0.6.0)

PLATFORMS
  x64-mingw32
  x86_64-linux

DEPENDENCIES
  base64 (~> 0.1.0)
  cgi (~> 0.2.1)
  httparty (~> 0.18.1)

BUNDLED WITH
   2.2.15

ローカル画像での推論

require 'base64'
require 'httparty'

encoded = Base64.encode64(File.open("YOUR_IMAGE.jpg", "rb").read)
model_endpoint = "dataset/v" # モデルエンドポイントを設定
api_key = "" # ここにAPI KEYを入力

params = "?api_key=" + api_key
+ "&name=YOUR_IMAGE.jpg"

response = HTTParty.post(
    "https://detect.roboflow.com/" + model_endpoint + params,
    body: encoded, 
    headers: {
    'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded',
    'charset' => 'utf-8'
  })

  puts response

 

URL経由で他の場所にホストされている画像での推論

require 'httparty'
require 'cgi'

model_endpoint = "dataset/v" # モデルエンドポイントを設定
api_key = "" # ここにAPI KEYを入力
img_url = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" # URLを作成

img_url = CGI::escape(img_url)

params =  "?api_key=" + api_key + "&image=" + img_url

response = HTTParty.post(
    "https://detect.roboflow.com/" + model_endpoint + params,
    headers: {
    'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded',
    'charset' => 'utf-8'
  })

puts response

PHP

ローカル画像での推論

<?php

// 画像をBase64エンコード
$data = base64_encode(file_get_contents("YOUR_IMAGE.jpg"));

$api_key = ""; // API Keyを設定
$model_endpoint = "dataset/v"; // モデルエンドポイントを設定（Dataset URLで確認）

// Httpリクエスト用URL
$url = "https://detect.roboflow.com/" . $model_endpoint
. "?api_key=" . $api_key
. "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

// Httpリクエストのセットアップと送信
$options = array(
  'http' => array (
    'header' => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\r\n",
    'method'  => 'POST',
    'content' => $data
  ));

$context  = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);
echo $result;
?>

URL経由で他の場所にホストされている画像での推論

<?php

$api_key = ""; // API Keyを設定
$model_endpoint = "dataset/v"; // モデルエンドポイントを設定（Dataset URLで確認）
$img_url = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png";

// Httpリクエスト用URL
$url =  "https://detect.roboflow.com/" . $model_endpoint
. "?api_key=" . $api_key
. "&image=" . urlencode($img_url);

// Httpリクエストのセットアップと送信
$options = array(
  'http' => array (
    'header' => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\r\n",
    'method'  => 'POST'
  ));

$context  = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);
echo $result;
?>

Go

ローカル画像での推論

package main

import (
    "bufio"
    "encoding/base64"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "os"
	"net/http"
	"strings"
)

func main() {
	api_key := ""  // あなたのAPI Key
	model_endpoint := "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定

    // ディスク上のファイルを開く。
    f, _ := os.Open("YOUR_IMAGE.jpg")

    // JPG全体をバイトスライスに読み込む。
    reader := bufio.NewReader(f)
    content, _ := ioutil.ReadAll(reader)

    // base64としてエンコード。
    data := base64.StdEncoding.EncodeToString(content)
	uploadURL := "https://detect.roboflow.com/" + model_endpoint + "?api_key=" + api_key + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"

	req, _ := http.NewRequest("POST", uploadURL, strings.NewReader(data))
    req.Header.Set("Accept", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

   	bytes, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    fmt.Println(string(bytes))

}

URL経由で他の場所にホストされている画像での推論

package main

import (
    "fmt"
	"net/http"
	"net/url"
  "io/ioutil"
)

func main() {
	api_key := ""  // あなたのAPI Key
	model_endpoint := "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定
	img_url := "https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg"


	uploadURL := "https://detect.roboflow.com/" + model_endpoint + "?api_key=" + api_key + "&image=" + url.QueryEscape(img_url)

	req, _ := http.NewRequest("POST", uploadURL, nil)
    req.Header.Set("Accept", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

   	bytes, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    fmt.Println(string(bytes))


}

.NET

ローカル画像での推論

using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Text;

namespace InferenceLocal
{
    class InferenceLocal
    {

        static void Main(string[] args)
        {
            byte[] imageArray = System.IO.File.ReadAllBytes(@"YOUR_IMAGE.jpg");
            string encoded = Convert.ToBase64String(imageArray);
            byte[] data = Encoding.ASCII.GetBytes(encoded);
            string API_KEY = ""; // あなたのAPIキー
            string MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // モデルエンドポイントを設定

            // URLを構築する
            string uploadURL =
                    "https://detect.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY
                + "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

            // サービスリクエスト設定
            ServicePointManager.Expect100Continue = true;
            ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12;

            // リクエスト設定
            WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL);
            request.Method = "POST";
            request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";
            request.ContentLength = data.Length;

            // データ書き込み
            using (Stream stream = request.GetRequestStream())
            {
                stream.Write(data, 0, data.Length);
            }

            // レスポンスを取得
            string responseContent = null;
            using (WebResponse response = request.GetResponse())
            {
                using (Stream stream = response.GetResponseStream())
                {
                    using (StreamReader sr99 = new StreamReader(stream))
                    {
                        responseContent = sr99.ReadToEnd();
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine(responseContent);

        }
    }
}

URL経由で他の場所にホストされている画像での推論

using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Web;

namespace InferenceHosted
{
    class InferenceHosted
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string API_KEY = ""; // あなたのAPIキー
            string imageURL = "https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg";
            string MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // モデルエンドポイントを設定

            // URLを構築する
            string uploadURL =
                    "https://detect.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT
                    + "?api_key=" + API_KEY
                    + "&image=" + HttpUtility.UrlEncode(imageURL);

            // サービスポイント設定
            ServicePointManager.Expect100Continue = true;
            ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12;

            // HTTPリクエスト設定
            WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL);
            request.Method = "POST";
            request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";
            request.ContentLength = 0;

            // レスポンスを取得
            string responseContent = null;
            using (WebResponse response = request.GetResponse())
            {
                using (Stream stream = response.GetResponseStream())
                {
                    using (StreamReader sr99 = new StreamReader(stream))
                    {
                        responseContent = sr99.ReadToEnd();
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine(responseContent);

        }
    }
}

Elixir

ユーザーからリクエストがあったコードスニペットを追加しています。Elixirアプリに推論APIを統合したい場合は、 ここをクリックして投票を記録してください.

レスポンスオブジェクト形式

ホストAPI推論ルートは、 JSON 予測の配列を含むオブジェクトを返します。各予測には以下のプロパティがあります：

• x = 検出されたオブジェクトの水平中心点

• y = 検出されたオブジェクトの垂直中心点

• width = バウンディングボックスの幅

• height = バウンディングボックスの高さ

• class = 検出されたオブジェクトのクラスラベル

• confidence = 検出されたオブジェクトが正しいラベルと位置座標を持つというモデルの信頼度

• keypoints = キーポイント予測の配列

  • x = キーポイントの水平中心（画像の左上隅を基準）

  • y = キーポイントの垂直中心（画像の左上隅を基準）

  • class_name = キーポイントの名前

  • class_id = キーポイントのID、スケルトンに対応 vertices バージョンレコードで、頂点の色とスケルトンエッジをマッピングするには、 Project Versionを表示

  • confidence = キーポイントが正しい位置にあり、可視（隠れていない、削除されていない）である確信度

REST APIからのレスポンスオブジェクトの例：

{
    "predictions": [
        {
            "x": 189.5,
            "y": 100,
            "width": 163,
            "height": 186,
            "class": "helmet",
            "confidence": 0.544,
            "keypoints": [
                {
                    "x": 189, 
                    "y": 20,
                    "class_name": "top",
                    "class_id": 0,
                    "confidence": 0.91
                },
                {
                    "x": 188, 
                    "y": 180,
                    "class_name": "bottom",
                    "class_id": 1,
                    "confidence": 0.93
                }
            ]
        }
    ],
    "image": {
        "width": 2048,
        "height": 1371
    }
}

この image 属性には推論に送信された画像の高さと幅が含まれます。バウンディングボックスの計算にこれらの値が必要になる場合があります。

Inference APIパラメータ

推論APIの利用

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

base64エンコードされた画像を直接モデルエンドポイントにPOSTできます。または、 image 画像が他の場所にすでにホストされている場合は、クエリ文字列のパラメータとしてURLを渡すことができます。

パスパラメータ

名前	タイプ	説明
datasetSlug	string	データセット名のURLセーフバージョンです。Web UIでメインプロジェクトビューのURLを見るか、トレーニング後にデータセットバージョンのトレイン結果セクションで「Get curl command」ボタンをクリックすると確認できます。
version	number	データセットのバージョンを識別するバージョン番号です

クエリパラメータ

名前	タイプ	説明
image	string	追加する画像のURL。他の場所でホストされている画像の場合に使用します。（リクエストボディにbase64エンコード画像をPOSTしない場合は必須） 注意: URLエンコードを忘れずに。
classes	string	特定のクラスのみの予測に制限します。カンマ区切りの文字列で指定してください。 例: dog,cat デフォルト: 指定なし（全クラス表示）
overlap	number	同じクラスのバウンディングボックス予測が1つのボックスに統合される前に許容される最大重複率（0-100のスケール）。 デフォルト: 30
confidence	number	返される予測のしきい値（0-100のスケール）。低い数値はより多くの予測を返し、高い数値はより確実な予測のみを返します。 デフォルト: 40
stroke	number	予測の周囲に表示されるバウンディングボックスの幅（ピクセル単位）（ format が image). デフォルト: 1
labels	boolean	予測にテキストラベルを表示するかどうか（ format が image). デフォルト: false
format	string	json - JSON予測の配列を返します。（レスポンス形式タブを参照） image - アノテーション付き予測画像をバイナリブロブとして返します Content-Type は image/jpeg. image_and_json - base64の可視化フィールドを含むJSON予測の配列を返します。 デフォルト: json
api_key	string	あなたのAPIキー（ワークスペースのAPI設定ページで取得）

リクエストボディ

名前	タイプ	説明
	string	base64でエンコードされた画像。（クエリパラメータで画像URLを渡さない場合は必須）

200 JSON形式の予測。(x,y)はボックスの中心ピクセル座標です。

{
    "predictions": [{
        "x": 234.0,
        "y": 363.5,
        "width": 160,
        "height": 197,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.943
    }, {
        "x": 504.5,
        "y": 363.0,
        "width": 215,
        "height": 172,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.917
    }, {
        "x": 1112.5,
        "y": 691.0,
        "width": 139,
        "height": 52,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.87
    }, {
        "x": 78.5,
        "y": 700.0,
        "width": 139,
        "height": 34,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.404
    }]
}

403 api_keyがモデルへのアクセス権限を持っていない場合。

{
    "Message": "User is not authorized to access this resource"
}