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Instance Segmentation

Roboflow에 호스팅된 인스턴스 분류 모델에서 추론을 실행합니다.

Linux 또는 MacOS

다음이라는 로컬 파일에 대한 JSON 예측 결과를 가져오기 YOUR_IMAGE.jpg:

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):

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 curlWindows용 GNU base64 도구. 이를 수행하는 가장 쉬운 방법은 다음을 사용하는 것입니다. git for Windows 설치 프로그램 여기에는 또한 다음이 포함됩니다. curlbase64 설치 중 "명령 프롬프트에서 Git 및 선택적 Unix 도구 사용"을 선택하면 명령줄 도구가 포함됩니다.

그러면 위와 동일한 명령을 사용할 수 있습니다.

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 xy 각각 점의 가로 및 세로 좌표에 대해

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).

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