> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless/instance-segmentation.md). # 인스턴스 분할 {% tabs %} {% tab title="cURL" %} **Linux 또는 MacOS** 다음이라는 로컬 파일에 대한 JSON 예측 결과를 가져오기 `YOUR_IMAGE.jpg`: ```bash base64 YOUR_IMAGE.jpg | curl -d @- \ "https://serverless.roboflow.com/your-model/42?api_key=YOUR_KEY" ``` URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론할 때는 (잊지 말고 [URL 인코딩하세요](https://www.urlencoder.org/)): ```bash curl -X POST "https://serverless.roboflow.com/your-model/42?\ api_key=YOUR_KEY&\ image=https%3A%2F%2Fi.imgur.com%2FPEEvqPN.png" ``` **Windows** 설치해야 합니다 [Windows용 curl](https://curl.se/windows/) 및 [Windows용 GNU base64 도구](http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/coreutils.htm). 이를 수행하는 가장 쉬운 방법은 다음을 사용하는 것입니다. [git for Windows 설치 프로그램](https://git-scm.com/downloads) 여기에는 또한 다음이 포함됩니다. `curl` 및 `base64` 설치 중 "명령 프롬프트에서 Git 및 선택적 Unix 도구 사용"을 선택하면 명령줄 도구가 포함됩니다. 그러면 위와 동일한 명령을 사용할 수 있습니다. {% endtab %} {% tab title="Python" %} **로컬 및 호스팅된 이미지에서 추론** 의존성을 설치하려면, `pip install inference-sdk`. ``` from inference_sdk import InferenceHTTPClient CLIENT = InferenceHTTPClient( api_url="https://serverless.roboflow.com", api_key="API_KEY" ) result = CLIENT.infer(your_image.jpg, model_id="football-pitch-segmentation/1") ``` {% endtab %} {% tab title="Javascript" %} **Node.js** 이 예제에서는 POST 요청을 수행하기 위해 [axios](https://github.com/axios/axios) 를 사용하고 있으므로 먼저 다음을 실행하세요. `npm install axios` 의존성을 설치합니다. **로컬 이미지에서 추론** ```javascript const axios = require("axios"); const fs = require("fs"); const image = fs.readFileSync("YOUR_IMAGE.jpg", { encoding: "base64" }); axios({ method: "POST", url: "https://serverless.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); }); ``` **URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론** ```javascript const axios = require("axios"); axios({ method: "POST", url: "https://serverless.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** 다음을 통해 실시간 기기 내 추론을 사용할 수 있습니다. `roboflow.js`; 자세한 내용은 [여기 문서를 참조하세요](/roboflow/roboflow-ko/deploy/sdks/web-browser.md). {% endtab %} {% tab title="Swift/iOS" %} **Swift** **로컬 이미지에서 추론** ```swift import UIKit // 이미지 불러오기 및 Base64로 변환 let image = UIImage(named: "your-image-path") // 업로드할 이미지 경로 예: image.jpg let imageData = image?.jpegData(compressionQuality: 1) let fileContent = imageData?.base64EncodedString() let postData = fileContent!.data(using: .utf8) // API_KEY, Model, Model Version으로 Inference Server 요청 초기화 var request = URLRequest(url: URL(string: "https://serverless.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 요청 실행 URLSession.shared.dataTask(with: request, completionHandler: { data, response, error in // 응답을 문자열로 파싱 guard let data = data else { print(String(describing: error)) return } // 응답 문자열을 Dictionary로 변환 do { let dict = try JSONSerialization.jsonObject(with: data, options: []) as? [String: Any] } catch { print(error.localizedDescription) } // 문자열 응답 출력 print(String(data: data, encoding: .utf8)!) }).resume() ``` **Objective C** [Objective-C 스니펫을 요청하려면 여기를 클릭하세요.](https://app.roboflow.com/request/snippet.inference-objc) {% endtab %} {% tab title="Android" %} **Kotlin** **로컬 이미지에서 추론** ```kotlin import java.io.* import java.net.HttpURLConnection import java.net.URL import java.nio.charset.StandardCharsets import java.util.* fun main() { // 이미지 경로 가져오기 val filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg" val file = File(filePath) // Base 64 인코딩 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 = "" // API 키 val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // 모델 엔드포인트 설정 (Dataset URL에서 확인) // URL 구성 val uploadURL ="https://serverless.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"; // Http 요청 var connection: HttpURLConnection? = null try { // URL에 연결 구성 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 // 요청 보내기 val wr = DataOutputStream( connection.outputStream) wr.writeBytes(encodedFile) wr.close() // 응답 가져오기 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() ``` **URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론** ```kotlin 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" // 이미지 URL 바꾸기 val API_KEY = "" // API 키 val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // 모델 엔드포인트 설정 // 업로드 URL val uploadURL = "https://serverless.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image=" + URLEncoder.encode(imageURL, "utf-8"); // Http 요청 var connection: HttpURLConnection? = null try { // URL에 연결 구성 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 // 요청 보내기 val wr = DataOutputStream(connection.outputStream) wr.writeBytes(uploadURL) wr.close() // 응답 가져오기 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** **로컬 이미지에서 추론** ```java 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 { // 이미지 경로 가져오기 String filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg"; File file = new File(filePath); // Base 64 인코딩 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 = ""; // API 키 String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // 모델 엔드포인트 // URL 구성 String uploadURL = "https://serverless.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"; // Http 요청 HttpURLConnection connection = null; try { // URL에 연결 구성 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); // 요청 보내기 DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream()); wr.writeBytes(encodedFile); wr.close(); // 응답 가져오기 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(); } } } } ``` **URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론** ```java 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"; // 이미지 URL 바꾸기 String API_KEY = ""; // API 키 String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // 모델 엔드포인트 // 업로드 URL String uploadURL = "https://serverless.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image=" + URLEncoder.encode(imageURL, StandardCharsets.UTF_8); // Http 요청 HttpURLConnection connection = null; try { // URL에 연결 구성 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); // 요청 보내기 DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream()); wr.writeBytes(uploadURL); wr.close(); // 응답 가져오기 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(); } } } } ``` {% endtab %} {% tab title="Ruby" %} **Gemfile** {% code title="Gemfile" %} ```ruby source "https://rubygems.org" gem "httparty", "~> 0.18.1" gem "base64", "~> 0.1.0" gem "cgi", "~> 0.2.1" ``` {% endcode %} **Gemfile.lock** {% code title="Gemfile.lock" %} ```ruby 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 ``` {% endcode %} **로컬 이미지에서 추론** ```ruby require 'base64' require 'httparty' encoded = Base64.encode64(File.open("YOUR_IMAGE.jpg", "rb").read) model_endpoint = "dataset/v" # 모델 엔드포인트 설정 api_key = "" # 여기에 API 키 params = "?api_key=" + api_key + "&name=YOUR_IMAGE.jpg" response = HTTParty.post( "https://serverless.roboflow.com/" + model_endpoint + params, body: encoded, headers: { 'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded', 'charset' => 'utf-8' }) puts response ``` **URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론** ```ruby require 'httparty' require 'cgi' model_endpoint = "dataset/v" # 모델 엔드포인트 설정 api_key = "" # 여기에 API 키 img_url = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" # URL 구성 img_url = CGI::escape(img_url) params = "?api_key=" + api_key + "&image=" + img_url response = HTTParty.post( "https://serverless.roboflow.com/" + model_endpoint + params, headers: { 'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded', 'charset' => 'utf-8' }) puts response ``` {% endtab %} {% tab title="PHP" %} **로컬 이미지에서 추론** ```php 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; ?> ``` **URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론** ```php 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; ?> ``` {% endtab %} {% tab title="Go" %} **로컬 이미지에서 추론** ```go package main import ( "bufio" "encoding/base64" "fmt" "io/ioutil" "os" "net/http" "strings" ) func main() { api_key := "" // API 키 model_endpoint := "dataset/v" // 모델 엔드포인트 설정 // 디스크의 파일 열기. f, _ := os.Open("YOUR_IMAGE.jpg") // 전체 JPG를 byte slice로 읽기. reader := bufio.NewReader(f) content, _ := ioutil.ReadAll(reader) // base64로 인코딩. data := base64.StdEncoding.EncodeToString(content) uploadURL := "https://serverless.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)) } ``` **URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론** ```go package main import ( "fmt" "net/http" "net/url" "io/ioutil" ) func main() { api_key := "" // API 키 model_endpoint := "dataset/v" // 모델 엔드포인트 설정 img_url := "https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg" uploadURL := "https://serverless.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)) } ``` {% endtab %} {% tab title=".NET" %} **로컬 이미지에서 추론** ```csharp 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 = ""; // API 키 string MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // 모델 엔드포인트 설정 // URL 구성 string uploadURL = "https://serverless.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"; // 서비스 요청 구성 ServicePointManager.Expect100Continue = true; ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12; // 요청 구성 WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL); request.Method = "POST"; request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded"; request.ContentLength = data.Length; // 데이터 쓰기 using (Stream stream = request.GetRequestStream()) { stream.Write(data, 0, data.Length); } // 응답 가져오기 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); } } } ``` **URL을 통해 웹의 다른 곳에 호스팅된 이미지에서 추론** ```csharp using System; using System.IO; using System.Net; using System.Web; namespace InferenceHosted { class InferenceHosted { static void Main(string[] args) { string API_KEY = ""; // API 키 string imageURL = "https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg"; string MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // 모델 엔드포인트 설정 // URL 구성 string uploadURL = "https://serverless.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image=" + HttpUtility.UrlEncode(imageURL); // 서비스 포인트 구성 ServicePointManager.Expect100Continue = true; ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12; // HTTP 요청 구성 WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL); request.Method = "POST"; request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded"; request.ContentLength = 0; // 응답 가져오기 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); } } } ``` {% endtab %} {% tab title="엘릭서" %} 사용자 요청에 따라 코드 스니펫을 추가하고 있습니다. 추론 API를 Elixir 앱에 통합하려면, [여기를 클릭하여 업보트를 기록하세요](https://app.roboflow.com/request/snippet.upload-elixir). {% endtab %} {% endtabs %} ## 응답 객체 형식 호스팅된 API 추론 경로는 다음을 반환합니다. `JSON` 예측 배열을 포함하는 객체입니다. 각 예측에는 다음 속성이 있습니다: * `x` = 감지된 객체의 수평 중심점 * `y` = 감지된 객체의 수직 중심점 * `너비` = 바운딩 박스의 너비 * `높이` = 바운딩 박스의 높이 * `클래스` = 감지된 객체의 클래스 레이블 * `confidence` = 감지된 객체가 올바른 레이블과 위치 좌표를 가졌다는 모델의 신뢰도 * `points` =객체의 다각형 윤곽선을 이루는 점들의 목록 - 목록의 각 항목은 다음 키를 가진 객체입니다 `x` 및 `y` 각각 점의 가로 및 세로 좌표에 대해 ```json // 예시 JSON 객체 { "predictions": [ { "x": 179.2, "y": 247, "width": 231, "height": 147, "class": "A", "confidence": 0.98, "points": [ { "x": 134, "y": 314 }, { "x": 116, "y": 313 }, { "x": 103, "y": 310.1 }, { "x": 72.7, "y": 282 }, { "x": 66.8, "y": 273 }, ] } ] } ``` ## API Reference ## Inference API 사용하기 `POST` `https://serverless.roboflow.com/:datasetSlug/:versionNumber` base64 인코딩된 이미지를 모델 엔드포인트에 직접 POST할 수 있습니다. 또는 쿼리 문자열의 `image` 매개변수로 URL을 전달할 수 있습니다. 이미 이미지가 다른 곳에 호스팅되어 있다면. #### 경로 매개변수 | 이름 | 유형 | 설명 | | ----------- | --- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | datasetSlug | 문자열 | 데이터셋 이름의 URL-safe 버전입니다. 학습 후 데이터셋 버전의 학습 결과 섹션에서 "Get curl command" 버튼을 클릭하거나, 메인 프로젝트 보기의 URL을 확인하여 웹 UI에서 찾을 수 있습니다. | | 버전 | 숫자 | 데이터셋의 버전을 식별하는 버전 번호 | #### 쿼리 매개변수 | 이름 | 유형 | 설명 | | ---------- | --- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | image | 문자열 |

추가할 이미지의 URL입니다. 이미지가 다른 곳에 호스팅되어 있을 때 사용하세요. (요청 본문에 base64로 인코딩된 이미지를 POST하지 않는 경우 필수입니다.)

참고: URL 인코딩하는 것을 잊지 마세요.

| | 중첩 | 숫자 |

동일한 클래스의 바운딩 박스 예측이 하나의 박스로 합쳐지기 전에 겹칠 수 있는 최대 비율(0-100 범위)입니다.

기본값: 30

이 매개변수는 RF-DETR 모델에서 효과가 없습니다.

| | confidence | 숫자 |

반환되는 예측의 임계값으로, 0-100 범위입니다. 숫자가 낮을수록 더 많은 예측이 반환되고, 숫자가 높을수록 더 적은 고신뢰 예측이 반환됩니다.

기본값: 40

| | api\_key | 문자열 | 워크스페이스 API 설정 페이지에서 얻은 API 키 | #### 요청 본문 | 이름 | 유형 | 설명 | | -- | --- | ---------------------------------------------------------- | | | 문자열 | base64로 인코딩된 이미지입니다. (쿼리 매개변수에 이미지 URL을 전달하지 않는 경우 필수입니다). | {% tabs %} {% tab title="200 JSON 형식 예측. (x,y)는 박스의" %} ``` { "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 }] } ``` {% endtab %} {% tab title="403 api\_key가 모델에 접근할 권한이 없는 경우." %} ``` { "Message": "이 리소스에 접근할 권한이 없습니다" } ``` {% endtab %} {% endtabs %}