자연어 프롬프트 기반 객체 감지입니다 (3,900만+ 실행). 찾고 싶은 것을 말로 설명하면('red car, person wearing a hat') 신뢰도 점수가 붙은 바운딩 박스와 시각화 이미지를 반환합니다.
콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요
이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "adirik/grounding-dino",
"input": {
"image": "https://example.com/shelf.jpg",
"query": "soda can, water bottle, snack bag",
"box_threshold": 0.3
}
}'| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
image | string | No | - | 감지를 수행할 이미지 |
query | string | No | - | 쉼표로 구분한 감지 대상. 예: 'red car, person wearing a hat' |
box_threshold | number | No | 0.25 | 박스 신뢰도 임계값 (0-1) |
text_threshold | number | No | 0.25 | 텍스트 매칭 신뢰도 임계값 (0-1) |
show_visualisation | boolean | No | true | 주석이 그려진 결과 이미지도 반환 |
이 모델의 image 파라미터에 파일을 전달하는 방법은 3가지입니다.
POST /v1/predictions/upload에 파일을 직접 첨부합니다. 별도 업로드 과정이 필요 없습니다.
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions/upload" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-F "model=adirik/grounding-dino" \
-F 'input={"prompt":"your prompt here"}' \
-F "file:image=@your_file.png"공개 접근 가능한 URL을 직접 전달합니다. Storage API로 업로드한 파일의 file_url도 사용 가능합니다.
{
"model": "adirik/grounding-dino",
"input": {
"prompt": "your prompt here",
"image": "https://example.com/image.jpg"
}
}POST /v1/predictions 요청 시 사용되는 공통 파라미터입니다.
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
model | string | Yes | - | 모델 식별자 |
input | object | Yes | - | 위 테이블의 모델별 파라미터를 포함하는 객체 |
output_folder | string | No | - | 결과물 저장 폴더 경로 (최대 256자, '..' 사용 불가) |
webhook_url | string | No | - | 완료 시 호출할 Webhook URL |
is_public | boolean | No | false | true 시 결과물을 영구 공개 URL로도 제공 |
매대 사진에서 특정 상품 찾기
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "adirik/grounding-dino",
"input": {
"image": "https://example.com/shelf.jpg",
"query": "soda can, water bottle, snack bag",
"box_threshold": 0.3
}
}'