# Person Attribute Recognition

COCO80 기반 **YOLO26m** 객체 탐지 결과를 받아, 탐지된 **Person** 영역의 상세 속성을 분석하는 ClearML Agent입니다.

## 역할

1. YOLO26m이 COCO80 클래스로 이미지를 분석하고 Person의 바운딩 박스(`xywh`)를 전달
2. 해당 영역을 크롭한 뒤 보행자 속성 인식 모델로 상세 속성 추론
3. 결과를 ClearML 아티팩트로 업로드

## 입력 / 출력

| 항목 | 설명 |
|------|------|
| `--image_url` | 분석할 이미지 URL 또는 로컬 경로 |
| `--xywh` | Person 바운딩 박스 (`x,y,w,h`) — YOLO26m 탐지 결과 |
| 출력 | 성별, 연령대, 의류 색상·종류 등 속성 목록 (`final_result` 아티팩트) |

## 실행

```bash
python main.py \
  --image_url "https://example.com/image.jpg" \
  --xywh "404,290,74,193"
```

## 요구 사항

- Python 3.11+
- PyTorch, torchvision, ClearML, requests
- 사전 학습 체크포인트: `checkpoints/market/resnet50_nfc/net_last.pth`

### 설치

```bash
uv sync
# 또는
pip install -r requirements.txt
```

## ClearML

| 항목 | 값 |
|------|-----|
| Project | `Person_Attribute_Recognition` |
| Task | `model-yolo-person-classify` |

## 모델

- **탐지**: YOLO26m (COCO80)
- **속성 인식**: ResNet50 + NFC (Market-1501 Attribute, 기본값)