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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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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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