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输入输出模式说明

AI开发平台MODELARTS-预置物体检测模式:输出

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" } } }

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AI开发平台MODELARTS-预置物体检测模式:请求样例

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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