model-yolo-person-classify/README.md

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

인자	필수	형식	설명
--image_url	O	URL 또는 파일 경로	분석 대상 이미지
--xywh	O	x,y,w,h (정수, 쉼표 구분)	YOLO26m이 탐지한 Person 바운딩 박스

출력

대상	내용
콘솔	속성명·값 목록 (예: gender: female, age: teenager)
파일	크롭 이미지 cropped_image.jpg
ClearML	final_result 아티팩트 — {"output": [...], "status": "PASS"}

실행

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

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)