Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 1,514 Bytes
e68f211 4f150e2 4cc0c69 4f150e2 9f83ce9 4f150e2 9f83ce9 4f150e2 e68f211 4f150e2 e68f211 4f150e2 e68f211 4f150e2 e68f211 4f150e2 e68f211 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 | ---
title: Sign Language Inference
emoji: 🔠
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: docker
app_file: app.py
pinned: false
---
# Sign Language Inference API
Đây là dự án triển khai inference của mô hình nhận dạng cử chỉ/ngôn ngữ ký hiệu thông qua video, sử dụng FastAPI và triển khai trên Hugging Face Spaces.
## Mục đích
- Cho phép người dùng upload video và nhận kết quả nhận dạng cử chỉ.
- Hỗ trợ nhiều kiến trúc mô hình: `dsta_slr`, `sl_gcn`, `spoter`.
- Cho phép lựa chọn output gồm:
- `predictions`: Chỉ trả về kết quả dự đoán.
- `csv`: Trả về đường dẫn tới file kết quả `results.csv`.
- `video`: Trả về đường dẫn tới video đầu ra.
- `all`: Trả về tất cả kết quả trên.
## Cách sử dụng
Sử dụng lệnh `POST` tới endpoint `/inference` với các tham số:
- `model_name`: Một trong `dsta_slr`, `sl_gcn`, `spoter`
- `output_option`: Một trong `predictions`, `csv`, `video`, `all`
- `output_dir`: Thư mục output muốn lưu kết quả
- Upload kèm file video trong form-data
Ví dụ:
```python
import requests
url = 'https://<your-space>.hf.space/inference'
video_path = '/path/to/your_video.mp4'
params = {
'model_name': 'spoter',
'output_option': 'all',
'output_dir': 'custom_output_folder'
}
files = {
'file': open(video_path, 'rb')
}
response = requests.post(url=url, files=files, params=params)
print(response.json())
|