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预置物体检测模式

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更新时间: 2020/07/14 GMT+08:00

输入

系统预置物体检测输入输出模式,适用于物体检测的模型,使用该模式的模型被标识为物体检测模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTP”,请求方法为“POST”,调用方需采用“multipart/form-data”内容类型,以“key”“images”“type”“file”的格式输入待处理图片。选择该模式时需确保您的模型能处理key为images的输入数据。

输出

推理结果以“JSON”体的形式返回,具体字段请参见表1

表1 参数说明

字段名

类型

描述

detection_classes

字符串数组

输出物体的检测类别列表,如["yunbao","cat"]

detection_boxes

数组,元素为浮点数数组

输出物体的检测框坐标列表,坐标表示为[,,,]

detection_scores

浮点数数组

输出每种检测列表的置信度,用来衡量识别的准确度。

推理结果的“JSON Schema”表示如下:

{
	"type": "object",
	"properties": {
		"detection_classes": {
			"items": {
				"type": "string"
			},
			"type": "array"
		},
		"detection_boxes": {
			"items": {
				"minItems": 4,
				"items": {
					"type": "number"
				},
				"type": "array",
				"maxItems": 4
			},
			"type": "array"
		},
		"detection_scores": {
			"items": {
				"type": "string"
			},
			"type": "array"
		}
	}
}

请求样例

该模式下的推理方式均为输入一张待处理图片,推理结果以 “JSON”格式返回。示例如下:
  • 页面预测

    在服务详情的“预测”页签,上传需要检测的图片,单击“预测”即可获取检测结果。

  • Postman调REST接口预测

    部署上线成功后,您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址,预测步骤如下:

    • 选择“Headers”设置请求头部,“Content-Type”的值设为“multipart/form-data”“X-Auth-Token”的值设为用户实际获取的token值。
      图1 设置请求头部
    • 选择“Body”设置请求体,“key”选择为“images”,选择为“File”类型,接着通过选择文件按钮选择需要处理的图片,最后单击“send”,发送您的预测请求。
      图2 设置请求体
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