Roboflow Instant

Serverless Hosted API を介して Roboflow Instant の few-shot object detection model を実行します。

Roboflow Instant は、少数のラベル付き画像セットから数分で学習できる few-shot object detection モデルです。迅速な Proof of Concept 作業向けに設計されており、Object Detection プロジェクトのみをサポートします。学習方法については Roboflow Instant.

学習が完了すると、Instant モデルは次で利用可能です Serverless Hosted API 他の Roboflow モデルと同じ endpoint パターンを使用して。

使い方

Roboflow Instant モデルは、モデルごとの {workspace}/{model-slug} ID で呼び出すことができます（ Versions, Trainings, and Models）を使って呼び出します。Roboflow 3.0 モデルを呼び出すのと同じ方法です。

Instant モデルの confidence threshold は敏感な場合があります。最適な値は通常、学習セットのサイズに応じて 0.85 から 0.99 の範囲です。

コードサンプル

1

API Key を取得する

Roboflow アカウントを作成し、キーを次の場所で見つけます Roboflow API 設定ページ そしてシェルで利用できるようにします:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

依存関係をインストールする

次をインストールします: Inference SDK と supervision:

pip install inference-sdk supervision

3

モデルを実行する

この例では公開の rf-bolts Roboflow Instant モデル（screw、flat-washer、hex-nut）。小さなラベル付きセットから few-shot で学習したものです。自分の {workspace}/{model-slug} 学習済み Instant モデルに置き換えてください。

import os
import cv2
import numpy as np
import requests
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

content = requests.get("https://media.roboflow.com/docs/bolts.jpg").content
image = cv2.imdecode(np.frombuffer(content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
results = client.infer(image, model_id="erik-pe6au/bolts-uzqzc-instant-1")

detections = sv.Detections.from_inference(results)

annotated_image = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)

cv2.imwrite("annotated.png", annotated_image)

設定する api_url をデプロイ先に合わせてください:

• https://serverless.roboflow.com Serverless Hosted API 用。

• http://localhost:9001 ローカルの Inference サーバー用。

• あなたの Dedicated Deployment プライベートエンドポイントの URL。

その他のデプロイオプションや self-hosting については、次を参照してください 推論ドキュメント.