Add ClearML main.py wrapper for ACAI

start.py

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+import argparse
+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")
+
+
+def xyxy_to_xywh(box: dict) -> dict:
+    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}
+
+
+def download_image(image_url: str, save_path: str = "image.jpg") -> str:
+    """원격 이미지 URL을 로컬 파일로 저장하고 경로를 반환한다."""
+    # 이미지 URL 체크
+    if not image_url.startswith("http"):
+        raise ValueError("Invalid image URL")
+    response = requests.get(image_url)
+    response.raise_for_status()
+
+    with open(save_path, "wb") as f:
+        f.write(response.content)
+    return save_path
+
+
+def run(image_url: str) -> dict:
+    """이미지 경로를 받아 추론하고 결과 dict를 반환한다."""
+
+    image_path = download_image(image_url)
+
+
+    results = model(image_path)
+    result = results[0]
+
+    image_path_obj = Path(result.path)
+    marked_path = image_path_obj.with_name(
+        f"{image_path_obj.stem}_marked{image_path_obj.suffix}"
+    )
+    result.save(filename=str(marked_path))
+
+    detections = []
+    for det in result.summary():
+        detections.append({**det, "box": xyxy_to_xywh(det["box"])})
+
+    output = {
+        "path": result.path,
+        "marked_path": str(marked_path),
+        "shape": {"height": result.orig_shape[0], "width": result.orig_shape[1]},
+        "speed_ms": result.speed,
+        "detections": detections,
+        "image_url": str(image_path_obj),
+    }
+    return output
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 추론 결과를 출력하기 위한 테스트 코드
+    # uv run start.py --image_url "https://acai.ketidev.kr:20443/detect/image/202606/20260619_145116_image.jpg"
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("--image_url", type=str, required=True)
+    args = parser.parse_args()
+
+    output = run(args.image_url)
+
+    print(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False))