Normal Object Detection

YOLO 기반 일반 객체 탐지 스크립트입니다. 원격 이미지 URL을 받아 추론하고, 결과를 JSON으로 출력하며 ClearML에 기록합니다.

요구 사항

• Python 3.11+
• uv (권장)

설치

uv sync

사용법

uv run main.py --image_url "https://example.com/image.jpg"

• --image_url: 추론할 이미지 URL (필수)
• 모델: weights/yolo26m.pt (Ultralytics YOLO, COCO 80종 탐지)
• 이미지는 image.jpg로 저장되고, 탐지 결과 이미지는 *_marked.jpg로 저장됩니다.

출력

표준 출력으로 JSON이 출력됩니다.

필드	설명
path	입력 이미지 경로
marked_path	바운딩 박스가 그려진 이미지 경로
shape	이미지 크기 (width, height)
speed_ms	추론 속도 (ms)
detections	탐지 객체 목록 (클래스, 신뢰도, xywh 박스)
image_url	이미지 경로

ClearML

스크립트 실행 시 ClearML Task가 초기화되고, 추론 완료 후 결과가 아티팩트로 업로드됩니다.

• Project: Normal_Object_Detection
• Task: model-yolo26-human
• Artifact: final_result (output, status: PASS)

ClearML 서버 연결 설정이 필요합니다 (clearml-init).