Detection model은 추후 업데이트 예정

`1.4.4`

[기능 추가]
- (연구소 전용) Demo/inference.py test할 수 있는 pipeline 추가
[버그 수정]
- Object tracker의 find_candidate_with_iou 에서 발생하는 TypeError 버그 수정
- (연구소 전용) API를 위한 demo/inference.py 의 누락된 업데이트 수정 및 반영

`1.4.3`

[기능 추가]
- (연구소 전용) Visualizer 개선을 반영한 Streamlit 데모 기능 추가
- (연구소 전용) Detection과 전체 프레임워크를 test할 수 있는 벤치마크 기능 추가
  - Streamlit을 사용하는 버전과 command line으로 사용하는 버전을 추가하였습니다.
[기능 개선]
- (연구소 전용) api inference 시 나오는 visualization 기능을 실제 제품과 같이 나오도록 개선
  - config의 visualizer class를 통해 특정 이벤트 검사 유무를 조절할 수 있습니다.
[버그 수정]
- 비교적 낮은 점수를 가지는 fire & smoke 의 bounding boxes가 사라지는 버그를 수정하였습니다
[기타]
- SaigeToolkit 2.2.3 적용 (python 3.11 & pyTorch 2.3.0)
- SaigeToolkit 2.2.3 적용에 따른 submodules update
  - SaigeObjectDetection (branch: main)
  - SaigeClassification 2 (branch: release/vims_safety_1_0_0)

`1.4.2`

[기능 개선]
- Falldown Classification 모델 standard -> accurate 교체 (accurate 1.0.0)
[버그 수정]
- (연구소 전용) Detection 결과 선별 과정에서 index 꼬이는 문제 버그 수정

`1.4.1`

[기능 개선]
- Person score threshold (Detection)
  - 기존에 30 이상만 사용할 수 있었던 threshold의 최저값을 15로 낮추었습니다.
  - 이제는 해당 threshold를 15~100 사이 값으로 사용할 수 있으나,
    - 보통 크기의 사람이 잡히는 경우는 기존처럼 30으로 사용하고
    - Tiny person 이 등장하는 경우에서만 15~30 사이의 값으로 조절하시면 됩니다.
- (연구소 전용) BoundingBoxThresholds
  - Tiny person 여부 판단용으로 TINY_AREA_RATIO 추가하였습니다.
  - Person score threshold를 15로 잡아도 보통 크기의 사람은 30으로 설정될 수 있게 NORMAL_AREA_OF_PERSON_DETECTION_SCORE_TRHESHOLD 추가하였습니다.
  - 기존에 있던 box ratio 가 0.8 이상이면 classification의 person threshold를 대폭 낮추는 기능을 위해 BOX_RATIO_OF_FALLEN_PERSON 추가하였습니다.
- (연구소 전용) Result visualization
  - use_api = True 일 시 제품에 나오는 visualization과 같은 형태로 나오도록 개선하였습니다.
[버그 수정]
- Video loading & reading
  - Video를 읽어올 때 중간 frame들 중 일부가 깨지는 문제를 개선하였습니다.
- (연구소 전용) Tracker
  - ID가 갱신되지 않는 버그 수정했습니다.

`1.4.0`

[기능 추가]
- Falldown classification
  - Standard 모델 1.0.0 버전 추가
  - Detection으로 탐지된 사람의 쓰러짐 유무를 판단하는 falldown classification 모델을 추가하였습니다.
- Falldown score in object tracker
  - Tracker 내에서 falldown score를 관리하고 최종 score를 뽑아내는 기능을 추가하였습니다.
- "falldown_score", "falldown_score_per_frame"
  - Inference handler를 통과한 결과에 위의 key들이 추가됩니다.
  - 기존에 사용하던 "classification" dict 안에 "falldown_score": 0.5, "falldown_score_per_frame": 0.4 와 같은 형태로 추가되어 저장됩니다.
[기능 제거]
- Falldown Detector
  - Falldown classification이 새로 추가됨에 따라 관련 내용 제거하였습니다.
  - "falling_down" 키워드 관련 내용 모두 제거했습니다. 이제는 "fallen_down"만 사용합니다.
[기능 개선]
- Falldown Decision
  - Falldown classification에서 나온 쓰러짐 점수들을 기반으로 쓰러짐 유무를 판단하는 방식으로 개선하였습니다.
- (연구소 전용) Tact time
  - 처음부터 누적해서 tact time을 측정하는 방식을 구간마다 유연하게 측정하는 방식으로 개선하였습니다.
- (연구소 전용) Result visualization
  - Falldown classification 추가됨에 따라 visualization 방식을 개선하였습니다.
  - 프론트엔드에서 사용하고 있는 color code를 적용해서 개선하였습니다.

`1.3.7`

[기능 개선]
- Detection fast, standard, accurate 모델 1.0.9 버전 업데이트
  - 화재 검출 성능이 향상되었습니다.
  - 야간 오검이 감소하였습니다.
  - 사람 오검이 감소하였습니다.
- Classification standard 모델 1.0.10 버전 업데이트
  - 헬멧 미착용 정확도가 향상되었습니다.
[버그 수정]
- Detection submodule 업데이트
  - requirements 문제를 해결하였습니다. requirements가 변경되었으므로, 재설치가 필요합니다.
- Tracker 버그 수정
  - Tracker ID 갱신 관련 버그를 해결하였습니다.

`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]
- Falling Down Detector 버그 수정 [TASK] Falldown Detector 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]
- 연구팀 최신 DET, CLS 모듈 반영.

`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)
  - 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`

[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)
  - 현장 데이터 추가 학습
- Detection 모델 업데이트 (1.0.2)
  - 현장 데이터 추가 학습
- 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`

initial release