【CPU毫秒级】网易易盾点选识别
程序员文章站
2022-05-22 13:14:21
...
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我不装了!我摊牌了!我就是一个萌新!
可能你们觉得这个文章看起来很熟悉,没错,一样得内容在某验一文发过,不过相信细心的各位已经发现了,传参变了,没错,传参他真的变了,接口还是同一个接口,模型还是同一个模型,没错,相信聪明的各位已经想到了,其实他就是,通用目标检测+通用单字识别组合。
测试接口
测评机器
请求接口:
请求地址 | Content-Type | 参数形式 | 请求方法 |
---|---|---|---|
http://152.136.181.66:19196/predict | application/json | JSON | POST |
具体参数:
参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | Yes | String | Base64 编码 |
title | Yes | List | 值为:[“需”, “要”, “的”, “文”, “本”] |
Python请求示例:
import base64
import requests
with open(r"1.jpg", "rb") as f:
img_bytes = f.read()
r = requests.post("http://152.136.181.66:19196/predict", json={
"image": base64.b64encode(img_bytes).decode(),
"title": ["需", "要", "的", "文", "本"]
})
返回样例:
{
"msg":{
"title":"水晶南瓜",
"items":[
{
"content":"水",
"coord":[277, 215],
"crop":[247, 182, 307, 249]
},
{
"content":"晶",
"coord":[171, 171],
"crop":[144, 140, 199, 202]
},
{
"content":"南",
"coord":[85, 258],
"crop":[56, 225, 115, 291]
},
{
"content":"瓜",
"coord":[246, 66],
"crop":[214, 30, 278, 102]
}
],
"coord_list":[
"247,182,307,249",
"144,140,199,202",
"56,225,115,291",
"214,30,278,102"
]
},
"success":true
}
服务识别的 总耗时 在70-80毫秒左右,目标检测 仅耗时20-40毫秒
算上本地网络延迟,请求耗时300ms左右
本地机器测评:
本地的数据好看多了,总体耗时在30-40毫秒之间
附上部分测试原图
作者QQ:27009583
顺便提一句,以上内容都可以在 lengyue.video 学习到
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