1.3.6
[기능 개선]
- Tracker 개선
- Tracker에서 일회성 검출결과를 필터링하도록 개선
- Detection 모델 업데이트 (1.0.8 : Fast, Standard, Accurate)
1.3.5
[버그 수정]
[기능 개선]
- Detection 결과에 NMS 적용
- bbox ratio 기준 쓰러진 사람에 대하여 더 낮은 cls threshold 적용
- Background filtering count 추가. background로 판별되기까지 더 많은 count가 필요
- Classification 모델 업데이트 (1.0.9)
Detection model은 추후 업데이트 예정
[버그 수정]
- Tracker 버그 수정
- Falling down detection 버그 수정
1.3.4
[기능 개선]
- 쓰러짐 데이터 학습한 standard 모델 추가 (1.0.5). (demo/inference.py 참고) accurate 모델은 추후 학습 완료시 업데이트 예정.
[기타]
- SaigeToolkit 업데이트
- matplotlib==3.5.2 requirement 변경. (기존 3.5.1)
- metadata size 변경 (기존 1 MB -> 12 MB)
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
[Bug Fix]
- 연구팀 Falldown Detector 내부에서 계산을 위한 최소 프레임 수를 만족 못할 경우 오류 나는 현상 수정.
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]
1.2.1
[기능 개선]
- Fire, smoke도 tracking이 되게 tracker 기능 개선
[기타]
- missing_count_threshold를 100 -> 50 으로 변경
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
[Bug Fix]
- ReID 후 ID assign 진행이 되게 수정
1.1.1
[기타]
- Max Boxes 개수 30으로 변경. (메모리 이슈)
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)
[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
[기능 추가]
- Person re-identification 모듈 및 모델 추가
[기능 개선]
- Tracker 성능 개선
- Person re-identification 적용
1.0.7
[기능 개선]
- Classification 모델 업데이트 (1.0.6)
- Detection 모델 업데이트 (1.0.2)
- 오검출 감소 기술 적용
- 화재, 연기에도 classification filtering 적용.
- 사람 아닌 물체 filtering 알고리즘 적용.
- 일정 크기 이하의 식별이 어려운 사람 filtering 알고리즘 적용.
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
[기능 개선]
- 오알람 감소
- person tracker 성능개선
- Classification 모델 업데이트 (1.0.3)
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
[기능 개선]
- Classification 처리속도 향상 (매 프레임마다 warmup 하던 부분 제거.)
[Bug Fix]
- id_manager에 저장되는 ID들 중 중복 ID 발생 현상 개선
1.0.1
[Bug Fix]
- Data buffer 안에 있는 id_manager 관련 에러 수정
1.0.0