{"success":true,"image_url":"https://cdn0.ecologiaverde.com/es/posts/1/3/6/por_que_el_dragon_de_komodo_esta_en_peligro_de_extincion_1631_orig.jpg","output":[{"label":"Komodo Dragon","score":0.95}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/6628/animal+image+detection+api/9728/animal+recognition?url=https://cdn0.ecologiaverde.com/es/posts/1/3/6/por_que_el_dragon_de_komodo_esta_en_peligro_de_extincion_1631_orig.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए पशु छवि पहचान API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
एनिमल इमेज डिटेक्शन एपीआई एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित समाधान है जो केवल एक यूआरएल प्रदान करके छवियों में जानवरों की स्वचालित पहचान करने में सक्षम बनाता है। इसे उपयोग में आसान, उच्च सटीकता वाला और विभिन्न पर्यावरणों और छवि गुणवत्ता स्तरों में विभिन्न प्रजातियों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
लाखों लेबल वाली छवियों पर प्रशिक्षित उन्नत कंप्यूटर दृष्टि मॉडलों के लिए धन्यवाद यह एपीआई चुनौतीपूर्ण स्थितियों में भी विश्वसनीय परिणाम प्रदान करता है जैसे कि परिवर्तनशील प्राकृतिक प्रकाश, जटिल पृष्ठभूमियाँ या आंशिक रूप से दिखाई देने वाले जानवर
अतिरिक्त, यह एकीकृत करने में आसान है और कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है जिससे इसे विभिन्न प्लेटफार्मों और वर्कफ़्लो में निर्बाध रूप से शामिल किया जा सकता है
पशु पहचान अंत बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एक सफलता स्थिति, छवि यूआरएल और वर्गीकरण परिणामों का एक ऐरे शामिल होता है प्रत्येक परिणाम में एक बिल्ली प्रजाति लेबल और एक आत्मविश्वास स्कोर होता है जो वर्गीकरण की सटीकता को दर्शाता है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्र "सफलता" (बूलियन), "छवि_url" (स्ट्रिंग) और "आउटपुट" (array) शामिल हैं "आउटपुट" array में "लेबल" (प्रजाति का नाम) और "स्कोर" (विश्वास स्तर) वाले वस्तुएं होती हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है यह एक सफलता संकेतक के साथ शुरू होता है इसके बाद छवि URL आता है और इसके अंत में वर्गीकरण परिणामों का एक सरणी होता है प्रत्येक पहचान की गई प्रजातियों और इसके विश्वास स्कोर का विवरण देता है
पशु पहचान एंडपॉइंट पहचानी गई प्रजातियों के बारे में जानकारी प्रदान करता है जिसमें उनके नाम और छवि विश्लेषण के आधार पर विश्वास स्कोर शामिल होते हैं यह सटीक वर्गीकरण के लिए दृश्य विशेषताओं पर केंद्रित है
पशु पहचान अंत बिंदु को एक ही पैरामीटर की आवश्यकता होती है: छवि यूआरएल। उपयोगकर्ताओं को उस पक्षी की छवि का मान्य यूआरएल प्रदान करना होगा जिसे वे वर्गीकृत करना चाहते हैं
उपयोगकर्ता प्रजातियों की पहचान के लिए "लेबल" की व्याख्या करके और वर्गीकरण की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए "स्कोर" का उपयोग करके लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं उच्च स्कोर पहचान में अधिक विश्वास को दर्शाते हैं
जानकारी की सटीकता उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो जानवरों की दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करते हैं विभिन्न डेटासेट के साथ निरंतर प्रशिक्षण मॉडल की प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद करता है