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This commit is contained in:
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# Normal Object Detection
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YOLO 기반 일반 객체 탐지 스크립트입니다. 원격 이미지 URL을 받아 추론하고, 결과를 JSON으로 출력하며 ClearML에 기록합니다.
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YOLO 기반 일반 객체 탐지 스크립트입니다. 원격 이미지 URL을 받아 추론하고, 결과를 JSON으로 출력합니다.
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## 요구 사항
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@@ -16,7 +16,7 @@ uv sync
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## 사용법
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```bash
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uv run main.py --image_url "https://example.com/image.jpg"
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uv run start.py --image_url "https://example.com/image.jpg"
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```
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- `--image_url`: 추론할 이미지 URL (필수)
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@@ -36,12 +36,34 @@ uv run main.py --image_url "https://example.com/image.jpg"
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| `detections` | 탐지 객체 목록 (클래스, 신뢰도, `xywh` 박스) |
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| `image_url` | 이미지 경로 |
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## ClearML
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스크립트 실행 시 ClearML Task가 초기화되고, 추론 완료 후 결과가 아티팩트로 업로드됩니다.
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## ClearML 자동 연동 (시스템 생성)
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> 아래 내용은 커스텀 UI·ClearML Agent 연동 시 **시스템이 자동으로 처리**하는 부분입니다.
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> 개발자는 `start.py`만 유지하면 되며, `main.py`는 UI 입력에 따라 자동 생성됩니다.
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### 파일 역할
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| 파일 | 역할 | 관리 |
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| `start.py` | 추론·결과 처리 (`main(image_url)`) | 개발자가 Git에 커밋 |
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| `main.py` | ClearML Task 초기화, input/output 연동 | 시스템이 자동 생성 |
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### Agent 실행
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```bash
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uv run main.py --image_url "https://example.com/image.jpg"
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```
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실행 시 ClearML Task가 초기화되고, `start.main()` 결과가 아티팩트로 업로드됩니다.
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- **Project**: `Normal_Object_Detection`
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- **Task**: `model-yolo26-human`
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- **Artifact**: `final_result` (`output`, `status: PASS`)
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ClearML 서버 연결 설정이 필요합니다 (`clearml-init`).
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Agent 머신에는 ClearML 서버 연결 설정이 필요합니다 (`clearml-init`).
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### 워크플로우
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Git 업로드, UI 입력, `main.py` 생성, ClearML Task/Agent 연동까지의 순차 절차는 [WORKFLOW.md](./WORKFLOW.md)를 참고하세요.
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@@ -1,86 +1,28 @@
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import json
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import math
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from pathlib import Path
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from ultralytics import YOLO
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import requests
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# 시스템 생성 — 이 파일은 커스텀 UI 입력에 따라 자동 생성됩니다. 직접 수정하지 마세요.
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import argparse
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from clearml import Task # 1. ClearML 임포트
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from clearml import Task
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# 방법 A) 가장 최신 트렌드인 NMS-Free 임베디드 특화 모델 로드
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model = YOLO("./weights/yolo26m.pt") # Medium 크기 가중치 자동 다운로드
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# 방법 B) 복잡한 구도나 정밀 식별에 강한 어텐션 기반 모델 로드
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# model = YOLO("./weights/yolo12m.pt")
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from start import main
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def xyxy_to_xywh(box: dict) -> dict:
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x1 = math.floor(box["x1"])
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y1 = math.floor(box["y1"])
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x2 = math.ceil(box["x2"])
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y2 = math.ceil(box["y2"])
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return {"x": x1, "y": y1, "w": x2 - x1, "h": y2 - y1}
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def main(image_path: str):
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# uv run main.py --image_url "https://acai.ketidev.kr:20443/detect/image/202606/20260619_145116_image.jpg"
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# 이미지 원격 추론 테스트 (COCO 80종 기본 탐지 가능)
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# results = model("https://acai.ketidev.kr:20443/detect/image/202606/20260619_145116_image.jpg")
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results = model(image_path)
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result = results[0]
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image_path = Path(result.path)
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marked_path = image_path.with_name(f"{image_path.stem}_marked{image_path.suffix}")
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result.save(filename=str(marked_path))
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detections = []
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for det in result.summary():
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detections.append({**det, "box": xyxy_to_xywh(det["box"])})
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output = {
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"path": result.path,
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||||
"marked_path": str(marked_path),
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"shape": {"height": result.orig_shape[0], "width": result.orig_shape[1]},
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||||
"speed_ms": result.speed,
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||||
"detections": detections,
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||||
"image_url": image_path,
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}
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||||
print(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False))
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return output
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task = Task.init(
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project_name="Normal_Object_Detection",
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task_name="model-yolo26-human"
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)
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def init_acai_task(output):
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def init_acai_task(task: Task, output: dict) -> None:
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"""UI output 정의에 맞춰 ClearML 아티팩트를 업로드한다."""
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result_data = {"output": output, "status": "PASS"}
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task.upload_artifact(name="final_result", artifact_object=result_data)
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if __name__ == "__main__":
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parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument("--image_url", type=str)
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parser.add_argument("--image_url", type=str, required=True)
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args = parser.parse_args()
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image_url = args.image_url
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||||
task = Task.init(
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project_name="Normal_Object_Detection",
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||||
task_name="model-yolo26-human",
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)
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task.connect(parser)
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if image_url is None:
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print("Image path is required")
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exit(1)
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response = requests.get(image_url)
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response.raise_for_status()
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image_data = response.content
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with open("image.jpg", "wb") as f:
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f.write(image_data)
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image_path = "image.jpg"
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output = main(image_path)
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init_acai_task(output)
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output = main(args.image_url)
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init_acai_task(task, output)
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@@ -0,0 +1,75 @@
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import argparse
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import json
|
||||
import math
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
from ultralytics import YOLO
|
||||
|
||||
# 방법 A) 가장 최신 트렌드인 NMS-Free 임베디드 특화 모델 로드
|
||||
model = YOLO("./weights/yolo26m.pt")
|
||||
# 방법 B) 복잡한 구도나 정밀 식별에 강한 어텐션 기반 모델 로드
|
||||
# model = YOLO("./weights/yolo12m.pt")
|
||||
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||||
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||||
def xyxy_to_xywh(box: dict) -> dict:
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||||
x1 = math.floor(box["x1"])
|
||||
y1 = math.floor(box["y1"])
|
||||
x2 = math.ceil(box["x2"])
|
||||
y2 = math.ceil(box["y2"])
|
||||
return {"x": x1, "y": y1, "w": x2 - x1, "h": y2 - y1}
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def run(image_path: str) -> dict:
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"""이미지 경로를 받아 추론하고 결과 dict를 반환한다."""
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results = model(image_path)
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result = results[0]
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image_path_obj = Path(result.path)
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marked_path = image_path_obj.with_name(
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f"{image_path_obj.stem}_marked{image_path_obj.suffix}"
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||||
)
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||||
result.save(filename=str(marked_path))
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||||
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||||
detections = []
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||||
for det in result.summary():
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||||
detections.append({**det, "box": xyxy_to_xywh(det["box"])})
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||||
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||||
output = {
|
||||
"path": result.path,
|
||||
"marked_path": str(marked_path),
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||||
"shape": {"height": result.orig_shape[0], "width": result.orig_shape[1]},
|
||||
"speed_ms": result.speed,
|
||||
"detections": detections,
|
||||
"image_url": str(image_path_obj),
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||||
}
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||||
return output
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||||
def download_image(image_url: str, save_path: str = "image.jpg") -> str:
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||||
"""원격 이미지 URL을 로컬 파일로 저장하고 경로를 반환한다."""
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# 이미지 URL 체크
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if not image_url.startswith("http"):
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raise ValueError("Invalid image URL")
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response = requests.get(image_url)
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response.raise_for_status()
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||||
with open(save_path, "wb") as f:
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f.write(response.content)
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return save_path
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def main(image_url: str) -> dict:
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image_path = download_image(image_url)
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return run(image_path)
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if __name__ == "__main__":
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# 추론 결과를 출력하기 위한 테스트 코드
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# uv run start.py --image_url "https://acai.ketidev.kr:20443/detect/image/202606/20260619_145116_image.jpg"
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||||
parser = argparse.ArgumentParser()
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||||
parser.add_argument("--image_url", type=str, required=True)
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||||
args = parser.parse_args()
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output = main(args.image_url)
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||||
print(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False))
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