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README.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+# 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](https://docs.astral.sh/uv/) (권장)
+
+## 설치
+
+```bash
+uv sync
+```
+
+## 사용법
+
+```bash
+uv run main.py --image_url "https://example.com/image.jpg"
+```
+
+- `--image_url`: 추론할 이미지 URL (필수)
+- 모델: `weights/yolo26m.pt` (Ultralytics YOLO)
+- 탐지 결과가 그려진 이미지는 `*_marked.jpg`로 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) |
+
+## ClearML
+
+실행 시 ClearML Task가 생성됩니다.
+
+- **Project**: `Normal_Object_Detection`
+- **Task**: `model-yolo26-human`
+- **Artifact**: `final_result` (추론 결과 JSON)
+
+ClearML 서버 연결 설정이 필요합니다 (`clearml-init`).

main.py

@@ -11,16 +11,6 @@ from clearml import Task  # 1. ClearML 임포트
 model = YOLO("./weights/yolo26m.pt")  # Medium 크기 가중치 자동 다운로드
 
 
-def init_acai_task(output):
-    task = Task.init(
-        project_name="Normal_Object_Detection", 
-        task_name="model-yolo26-human"
-    )
-
-    result_data = {"output": output, "status": "PASS"}
-    task.upload_artifact(name="final_result", artifact_object=result_data)
-
-
 def xyxy_to_xywh(box: dict) -> dict:
     x1 = math.floor(box["x1"])
     y1 = math.floor(box["y1"])
@@ -57,7 +47,20 @@ def main(image_path: str):
     }
     print(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False))
 
-    init_acai_task(output)
+    return output
+
+
+
+
+
+
+task = Task.init(
+    project_name="Normal_Object_Detection", 
+    task_name="model-yolo26-human"
+)
+def init_acai_task(output):
+    result_data = {"output": output, "status": "PASS"}
+    task.upload_artifact(name="final_result", artifact_object=result_data)
 
 if __name__ == "__main__":
     parser = argparse.ArgumentParser()
@@ -77,4 +80,6 @@ if __name__ == "__main__":
         f.write(image_data)
     image_path = "image.jpg"
 
-    main(image_path)
+    output = main(image_path)
+    
+    init_acai_task(output)