La API admite varios formatos de imagen, incluyendo JPEG, PNG, BMP y TIFF. Puede procesar imágenes de diferentes resoluciones, aunque las imágenes de mayor calidad pueden ofrecer resultados más precisos.

La API está diseñada para detectar y reconocer múltiples objetos dentro de una sola imagen. Devuelve cuadros delimitadores para cada objeto identificado junto con las etiquetas de clasificación correspondientes y los puntajes de confianza.

La API ofrece una alta precisión en la detección de objetos, con métricas de precisión y recuperación que varían según la complejidad de la escena y la calidad de la imagen de entrada. Las actualizaciones regulares y las mejoras en el modelo mejoran el rendimiento con el tiempo.

El tiempo de respuesta depende del tamaño de la imagen y del número de objetos dentro de la imagen. Generalmente, la API está optimizada para baja latencia, proporcionando resultados en unos pocos cientos de milisegundos para tamaños de imagen estándar.

Aunque la API viene preentrenada en grandes y diversos conjuntos de datos, hay opciones de personalización disponibles. Los usuarios pueden ajustar el modelo en sus propios conjuntos de datos para mejorar la precisión en categorías de objetos específicas relevantes para su aplicación.

El endpoint de detección devuelve una lista de objetos detectados dentro de la imagen de entrada. Cada objeto está acompañado de su etiqueta de clasificación, puntaje de confianza y coordenadas del cuadro delimitador, proporcionando información detallada sobre el contenido visual.

Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "label" (el objeto identificado), "confidence" (la probabilidad de que la detección sea precisa) y "bounding_box" (coordenadas que definen la ubicación del objeto en la imagen).

Los datos de respuesta están organizados como un arreglo JSON, donde cada elemento representa un objeto detectado. Cada objeto contiene campos para la etiqueta, el puntaje de confianza y la caja delimitadora, lo que permite un fácil análisis y procesamiento.

El endpoint de Detección acepta principalmente un archivo de imagen como entrada. Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes ajustando la calidad y el formato de la imagen, lo que puede influir en la precisión y el rendimiento de la detección.

Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos al analizar los puntajes de confianza para filtrar detecciones de baja confianza, utilizando coordenadas de cuadro delimitador para superposiciones visuales y empleando etiquetas para la categorización o procesamiento adicional en aplicaciones.

Los casos de uso típicos incluyen la vigilancia de seguridad para la detección de amenazas, la conducción autónoma para el reconocimiento de obstáculos, el comercio electrónico para la etiquetación de productos y la atención médica para identificar anomalías en imágenes médicas.

La precisión de los datos se mantiene mediante el entrenamiento continuo del modelo en conjuntos de datos diversos, actualizaciones regulares y evaluaciones de rendimiento. Esto garantiza que la API se adapte a nuevas categorías de objetos y mejore las capacidades de detección con el tiempo.

Si la respuesta contiene resultados parciales o vacíos, los usuarios deben verificar la calidad de la imagen de entrada y asegurarse de que cumpla con los requisitos de la API. Además, pueden mejorar su selección de imágenes o métodos de preprocesamiento para mejorar los resultados de detección.

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Las llamadas a la API se descuentan de tu plan en base a solicitudes exitosas. Cada plan incluye una cantidad específica de llamadas que puedes realizar por mes. Solo las llamadas exitosas, indicadas por una respuesta con estado 200, se contarán en tu total. Esto asegura que las solicitudes fallidas o incompletas no afecten tu cuota mensual.

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Para verificar cuántas llamadas a la API te quedan en el mes actual, revisa el campo 'X-Zyla-API-Calls-Monthly-Remaining' en el encabezado de la respuesta. Por ejemplo, si tu plan permite 1,000 solicitudes por mes y has usado 100, este campo mostrará 900 llamadas restantes.

Para ver el número máximo de solicitudes a la API que permite tu plan, revisa el encabezado de la respuesta 'X-Zyla-RateLimit-Limit'. Por ejemplo, si tu plan incluye 1,000 solicitudes por mes, este encabezado mostrará 1,000.

El encabezado 'X-Zyla-RateLimit-Reset' muestra el número de segundos hasta que tu límite se restablezca. Esto te indica cuándo tu conteo de solicitudes se reiniciará. Por ejemplo, si muestra 3,600, significa que faltan 3,600 segundos para que el límite se restablezca.

Sí, puedes cancelar tu plan en cualquier momento desde tu cuenta, seleccionando la opción de cancelación en la página de Facturación. Ten en cuenta que las actualizaciones, degradaciones y cancelaciones tienen efecto inmediato. Además, al cancelar ya no tendrás acceso al servicio, incluso si te quedaban llamadas en tu cuota.

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