Release notes

`1.3.3`

[기능 개선]
- 쓰러짐 데이터 학습한 fast 모델 추가 (1.0.5). (demo/inference.py 참고)standard와 accurate 모델은 추후 학습 완료시 업데이트 예정.

`1.3.2`

[기능 추가]
- inference_handler.set_naive_falldown_threshold 메소드 추가 (박스 비율로 falldown 판단하는 비율, 가로 / 세로의 ratio 값임. 자세한 사항은 API Docs 참고.)

`1.3.1`

`1.3.0`

[기능 추가]
- inference_handler.set_helmet_threshold 메소드 추가 (자세한 내용은 API docs 참고)
- 기존 backend falldown detect 로직 추가. ("alarm_type"은 기존과 동일하게 "fallen_person")
- 연구팀 Falldown Detector 결과물의 "alarm_type" 은 "falling_person"으로 변경됨.
- infer output에 classification key 추가 (자세한 내용은 API docs 참고)
[기능 개선]
- 새로운 Detection, Classification 모델 업데이트 추가. (demo/inference.py 참고)
[Bug Fix]
- Person re-identification을 위해 fire, smoke를 제외한 input 설계
[기타]
- 연구팀 최신 DET, CLS 모듈 반영.

`1.2.1`

`1.2.0`

[기능 추가]
- Falldown detector 모듈 추가
- infer_and_postprocess API에 timestamp 파라미터 추가
[기능 개선]
- Class_index = -1 인 object는 Tracker, falldown, set_alarm이 진행되지 않도록 기능 수정 및 개선
[Bug Fix]
- Tracker 내 missing check 함수가 원활히 진행되도록 수정
[기타]
- Input data의 길이가 2 이상이면 error 발생하는 코드 추가
- missing_count_threshold를 50 -> 100 으로 변경

`1.1.2`

`1.1.1`

`1.1.0`

[기능 추가]
- Person re-identification 모듈 및 모델 추가
- Person re-identification 모델 관련 warmup 코드 추가
[기능 개선]
- Detection 모델 업데이트 (1.0.3)
  - 학습 추가 진행 및 성능 개선
[Bug Fix]
- fastreid 모듈 안 python 파일들의 import를 모두 상대경로로 수정
- ReID 모델 호출시 torch.load에 있는 map_location의 cpu 할당 문제 해결
- 불필요한 fastreid의 코드 정리

`1.0.8`

`1.0.7`

`1.0.6`

[기능 개선]
- Classification 모델 업데이트 (1.0.4)
  - 사람 아닌 객체 분류 성능 개선
  - 원거리 사람 분류 성능 개선
- Tracker 개선
[Bug Fix]
- SaigeToolkit CudaTimer Device 관련 문제 해결

`1.0.5`

`1.0.4`

[기능 개선]
- Classification 모델 업데이트 (1.0.2)
  - person classification이 추가되어 오알람 감소
[기타]
- SaigeToolkit 업데이트. requirements가 변경되었습니다.

`1.0.3`

[기능 추가]
- Inference Build 시 use_scripting option 추가
[기능 개선]
- Detection, Classification 모델 성능개선
- Head 검출 로직 변경
[기타]
- Detection class index가 변경되었습니다. head가 제거되었습니다.
  - 변경 전 : 0:person, 1:head, 2:fire, 3:smoke
  - 변경 후 : 0:person, 1:fire, 2:smoke

`1.0.2`

`1.0.1`

`1.0.0`