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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) - 탐지 결과가 그려진 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) |
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).