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# Market-1501 Person Attribute Recognition
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이미지 URL(또는 로컬 경로)과 사람 영역(`xywh`)으로 나이, 성별, 의상 색상 등 Market-1501 속성을 추론합니다.
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가중치 파일 `net_last.pth`를 `person_attr.py`와 같은 디렉터리에 두세요.
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## 로컬 추론
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```bash
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uv run python person_attr.py \
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--image_url "https://example.com/image.jpg" \
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--xywh "404,290,74,193"
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```
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- `--image_url`: 이미지 URL 또는 로컬 경로
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- `--xywh`: 좌상단 기준 `x,y,w,h`
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결과는 ClearML Task(`Person_Attribute_Recognition` / `person_attribute`)에 `final_result` artifact로 업로드됩니다.
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## 모델 등록
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ClearML에 `net_last.pth`를 등록하고 Model ID를 출력합니다.
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```bash
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$ uv run python register_models.py
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ClearML Task: created new task id=4848f30bd22f47108b545043f943c2a6
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ClearML results page: https://ml.ketidev.kr/projects/33e4867258ba45d085aeb16ee4fef9ba/tasks/4848f30bd22f47108b545043f943c2a6/output/log
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Registering Person Attribute Model (net_last.pth)...
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2026-08-20 16:38:35,882 - clearml.model - INFO - No output storage destination defined, registering local model net_last.pth
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Person Attr Model ID: 26e4a421c5984edcbece9520dd2f5504
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$
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```
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## Serving
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ClearML Serving용 진입점은 다음 파일입니다.
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- `serve_roformer.py`: `PersonAttrService` (모델 로드 / `predict`)
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- `preprocess.py`: 요청 JSON의 `url` 또는 `image_url`과 `xywh`를 전처리
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