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犬と猫の検出

総合ランキング:110位

AIの情報

犬と猫の検出

画像から犬と猫を検出するAIです。

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ブログの紹介で作成しました:https://urawaza-omote.com/aimaker-image-classification/

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リアル・3D、男女問わず、判定事態は可能なので、
自分の画像や、ツイッターのアイコンなどで使っている画像でお楽しみいただければと思います。

APIを使う!

HTTP request

POST https://aimaker.io/object/detection/api

Query parameters

Parameters
id

integer

Required
モデルのIDを指定してください。
本モデルを使用する場合は "5816"

apikey

string

Required
APIキーを指定してください。
あなたのAPIキー: ログインして確認する

file

binary

※Required
画像ファイルを指定してください (jpg, png, 10MB以内)

base64

binary

※Required
画像をBase64形式に変換したものを指定してください (jpg, png, 10MB以内)

※上記のfile、base64のいずれかは必須となります

CURL Example

curl -X POST -F id=5816 -F apikey=$apikey -F "file=@/path/to/image/sample.png" "https://aimaker.io/object/detection/api"

PHP Example

$ch = curl_init();
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_URL         => "https://aimaker.io/object/detection/api",
    CURLOPT_POST        => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS  => [
        'id' => 5816,
        'apikey' => "$apikey",
        'file' => new CURLFile("/path/to/image/sample.png"),
    ],
    CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => false,
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
]);
$result = curl_exec($ch);
$response = json_decode($result, true);
print_r($response);
curl_close($ch);

Ruby Example

require 'rest_client'
response = RestClient::Request.execute(method: :post, url: 'https://aimaker.io/object/detection/api',
    payload: {
        'id' => 5816,
        'apikey' => 'apikey',
        'file' => File.new('/path/to/image/sample.png'),
    }
)
puts response

Python Example

import requests
response = requests.post(
    'https://aimaker.io/object/detection/api',
    data={
        'id': 5816,
        'apikey': 'apikey'
    },
    files={
        'file': open('/path/to/image/sample.png', 'rb')
    }
)
print(response.json())

Valid Response

JSON representation

※検出した物体の領域(box)について、x, yは左上の座標を、w, hは縦横の幅をピクセル単位で返却します。

{
    "state": 1,
    "url": "https://aimaker.io/sample.png",
    "image": {
        "w": 300,
        "h": 200
    },
    "labels": {
        "0": {
            "confidence": 0.87,
            "label": "ラベル0",
            "box": {
                "x": 52.5,
                "y": 94.5,
                "w": 85,
                "h": 65.5
            }
        }
    }
}

Invalid Response

JSON representation
{
    "state": 0,
    "messages": [
        "不正なアクセスです。"
    ]
}

学習状況モニター

学習履歴

学習日時 accuracy loss_object loss_class モデル選択
2021-01-11 08:47:41 96% 0.009649 0.001854 選択する
2021-01-10 14:17:39 97% 0.009685 0.003384 選択する