深度解析：【CPU毫秒级】网易易盾点选识别
如有损害他人利益，请即时通知，文章会在第一时间内删除！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
如有损害他人利益，请即时通知，文章会在第一时间内删除！
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