ACAI/model-yolo26-human
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Daekeun
2026-06-29 18:25:58 +09:00
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commit 09242bcd2b
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README.md
+5 -4
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@@ -20,8 +20,8 @@ uv run main.py --image_url "https://example.com/image.jpg"
``` ```
- `--image_url`: 추론할 이미지 URL (필수) - `--image_url`: 추론할 이미지 URL (필수)
- 모델: `weights/yolo26m.pt` (Ultralytics YOLO) - 모델: `weights/yolo26m.pt` (Ultralytics YOLO, COCO 80종 탐지)
- 탐지 결과가 그려진 이미지는 `*_marked.jpg`로 저장됩니다. - 이미지는 `image.jpg`로 저장되고, 탐지 결과 이미지는 `*_marked.jpg`로 저장됩니다.
## 출력 ## 출력
@@ -34,13 +34,14 @@ uv run main.py --image_url "https://example.com/image.jpg"
| `shape` | 이미지 크기 (width, height) | | `shape` | 이미지 크기 (width, height) |
| `speed_ms` | 추론 속도 (ms) | | `speed_ms` | 추론 속도 (ms) |
| `detections` | 탐지 객체 목록 (클래스, 신뢰도, `xywh` 박스) | | `detections` | 탐지 객체 목록 (클래스, 신뢰도, `xywh` 박스) |
| `image_url` | 이미지 경로 |
## ClearML ## ClearML
실행 시 ClearML Task가 생성됩니다. 스크립트 실행 시 ClearML Task가 초기화되고, 추론 완료 후 결과가 아티팩트로 업로드됩니다.
- **Project**: `Normal_Object_Detection` - **Project**: `Normal_Object_Detection`
- **Task**: `model-yolo26-human` - **Task**: `model-yolo26-human`
- **Artifact**: `final_result` (추론 결과 JSON) - **Artifact**: `final_result` (`output`, `status: PASS`)
ClearML 서버 연결 설정이 필요합니다 (`clearml-init`). ClearML 서버 연결 설정이 필요합니다 (`clearml-init`).
main.py
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@@ -44,6 +44,7 @@ def main(image_path: str):
"shape": {"height": result.orig_shape[0], "width": result.orig_shape[1]}, "shape": {"height": result.orig_shape[0], "width": result.orig_shape[1]},
"speed_ms": result.speed, "speed_ms": result.speed,
"detections": detections, "detections": detections,
"image_url": image_path,
} }
print(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False)) print(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False))