model-yolo-person-classify-market/README.md

Market-1501 Person Attribute Recognition

이미지 URL(또는 로컬 경로)과 사람 영역(xywh)으로 나이, 성별, 의상 색상 등 Market-1501 속성을 추론합니다.

가중치 파일 net_last.pth를 person_attr.py와 같은 디렉터리에 두세요.

로컬 추론

uv run python person_attr.py \
  --image_url "https://example.com/image.jpg" \
  --xywh "404,290,74,193"

• --image_url: 이미지 URL 또는 로컬 경로
• --xywh: 좌상단 기준 x,y,w,h

결과는 ClearML Task(Person_Attribute_Recognition / person_attribute)에 final_result artifact로 업로드됩니다.

모델 등록

ClearML에 net_last.pth를 등록하고 Model ID를 출력합니다.

$ uv run python register_models.py
ClearML Task: created new task id=4b8598d8fec24432bd9e0d85326873fd
ClearML results page: http://203.254.171.99:20680/projects/d9ea04a0ba33464e9c6af8a07bfd54b2/tasks/4b8598d8fec24432bd9e0d85326873fd/output/log
Registering Person Attribute Model (net_last.pth)...
2026-08-20 16:21:06,923 - clearml.model - INFO - No output storage destination defined, registering local model net_last.pth
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Person Attr Model ID: 246dd122ed2b4c81bddbeea33e859498
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$ 

Serving

ClearML Serving용 진입점은 다음 파일입니다.

• serve_roformer.py: PersonAttrService (모델 로드 / predict)
• preprocess.py: 요청 JSON의 url 또는 image_url과 xywh를 전처리