Release notes

2.1.4

• 2023/08/03
• 배포시 모델정보를 숨기기 위해, 파일이름을 변경하고, 사용하지 않는 모델은 build하지 않도록 수정.

2.1.3

• 2023/07/31
• SaigeToolkit 버전 업데이트: 7989cc7
  • timer관련 버그 해결: 사용하지 않는 gpu에 메모리 올리는 버그, batch_size가 1보다 큰 경우 음수 나오는 버그

2.1.2

• 2023/07/18
• SaigeToolkit 버전 업데이트: 93f3a5
• [bug fix]
  • Trainer.build()시에 data["validation_images"]에 데이터가 존재한다면, 반드시 OK와 NG를 적어도 1개 이상씩 가지고 있어야 합니다.
  • Training시 corruption이 너무 크게 적용되고 있던 문제를 수정했습니다.
  • Corruption을 Gaussian noise로 주고 있던 것에서 psuedo simplex noise로 변경했습니다.
  • Projection layer에 대한 loss를 잘 못 계산하고 있던 문제를 수정했습니다.
  • SaigeToolkit에서 이미지 resize시 기본값으로 cv2를 사용해서 생기던 문제를 수정했습니다.
  • scoremap에 smoothing=0으로 적용되고 있던 것을 smoothing=5로 변경하였습니다.

2.1.1

• 2023/07/12
• SaigeToolkit 버전 업데이트: ac99d5
• [기능 변경]
  • Trainer.build()시에 synthetic_validation 파라미터가 제거되었습니다: validation_images를 넣지 않는 경우 자동으로 synthetic validation을 사용합니다.
  • Synthetic validation 알고리즘이 변경되어 1장의 학습 이미지로도 사용이 가능합니다.
• [기능 추가]
  • Trainer.get_validation_schedule()시에 density_level 파라미터 추가

2.1.0

• 2023/07/10
• [기능 삭제]
  • Trainer.get_total_num_iterations() api 삭제
• [기능 추가]
  • Trainer.build()시에 synthetic_validation과 total_iterations 파라미터 추가
  • Trainer.get_validation_intervals() 추가: validation을 수행할 iteration 스케줄을 반환합니다.
• [기능 변경]
  • network_type이름 변경(v2a_fast / v2a_standard / v2a_accurate)
  • 모델이 변경되어 성능이 향상되고 API사용 방식이 변경되었습니다.
  • 이전 버전 모델에 대한 학습은 지원하지 않습니다.
  • 현 버전에서는 Trainer.build()시에 synthetic_validation을 사용하는 경우 학습 이미지가 2장 이상 필요합니다. 다음 버전에서 해당 제한이 사라질 예정입니다.

2.0.8

• 2023/06/14
• [bug fix]
  • Trainer.train_one_step()이 끝나고 Trainer.post_train_process()시에 GPU 메모리 에러 해결

2.0.7

• 2023/06/01
• SaigeToolkit: 622627b1
• [bug fix]
  • scoremap에서 score가 0보다 작은 값이 나오는 문제를 해결

2.0.6

• 2023/05/15
• [기능 개선]
  • Trainer.to_device() 호출 시 CPU로 보내는 경우 torch.cuda.empty_cache() 호출해 GPU 메모리 일부 해제
• [기능 추가]
  • Anaylsis API: 모델 빌드 없이 analysis postprocess & summary 수행
• [기능 변경]
  • Inference.analyze의 인풋 파라미터에서 use_saved_file 삭제: 해당 기능은 Anaylsis.analyze로 분리됨.
  • Inference에서 summarize_analysis api 삭제: 해당 기능은 Summary.summarize_analysis로 분리됨.

2.0.5

• 2023/04/18
• [기능 변경]
  • 기존 Analysis API들은 제거되었습니다.
  • Analysis API가 InferenceHandler.analyze() & InferenceHandler.summarize_analysis() 로 변경되었습니다.

2.0.4

• 2023/04/14
• SaigeToolkit: 88a43cee
• [기능 변경]
  • torch version to 2.0.0+cu118
  • 이름이 변경되었습니다. data_resize -> image_resize_wh Trainer.build

2.0.3

• 2023/03/24
• [기능 변경]
  • network_type이름 변경(v2_fast / v2_standard / v2_accurate)
  • 모델 알고리즘 최적화하였습니다.(메모리 사용량 관련)

2.0.2

• 2023/03/15
• SaigeToolkit: 1651a98c5
• [bug fix]
  • SaigeSegmentation==2.0.1 과 함께 사용하는 경우 발생하는 에러 해결

2.0.1

• 2023/03/15
• SaigeToolkit: 42207d4c3
• [기능 추가]
  • analysis data의 갯수가 0일때 error raise합니다.
  • InferenceHandler에 warmup API가 추가되었습니다.
• [기능 변경]
  • params.max_batch_size → params.batch_size으로 이름이 변경되었습니다. 인퍼런스 시 항상 params.batch_size를 사용합니다.
  • 인퍼런스 시 고정 GPU 메모리를 사용합니다.
  • params.batch_size은 InferenceHandler.build 시에만 적용 가능하며, set_inference_option 에서는 변경이 불가합니다.
• [bug fix]
  • InferenceHandler에서 시간 측정 기능을 사용할 때, inferece_time이 제대로 측정되지 않던 버그가 해결되었습니다.
  • 내부 알고리즘 변경하였습니다. (.contiguous())

2.0.0

rc8

• SaigeToolkit 버전 업데이트: 77f73d88
• [기능 추가]
  • 이미지 사이즈와 무관하게 GPU 메모리 사용량을 제한하는 기능을 추가하였습니다. 인퍼런스 시 큰 이미지를 입력하면 더 많은 GPU 메모리를 사용하는 이슈를 해결하였습니다.
• [기능 변경]
  • trainer.get_total_num_iterations에서 Trainer.get_total_num_iterations로 build없이 iteration수를 가져올수 있도록 변경하였습니다. Trainer.get_total_num_iterations
  • InferenceHandler.infer_and_postprocess와 InferenceHandler.finalize_analysis시 return값에서 postprocess_time에서 post_processing_time로 이름이 변경되었습니다. InferenceHandler.infer_and_postprocess

rc7

• SaigeToolkit 버전 업데이트: b7ac6c
• [bug fix]
  • windows에서 이미지 경로가 C: 드라이브가 아닌 경우 발생하던 에러 해결
• [기능 추가]
  • inference_option에 params.max_batch_size 옵션 추가 (기본값 1)
• [기능 변경]
  • InferenceHandler.finalize_analysis의 return 값 중 distribution_of_prediction 의 타입이 ndarray(float32) → ndarray(uint8) 로 변경되었습니다.

rc6

• SaigeToolkit 버전 업데이트: 2b71326b
• [기능 변경]
  • Trainer.build에서 model_size의 이름이 network_type로 변경되었습니다.

rc5

• [기능 추가]
  • InferenceHandler.finalize_analysis후 distribution_of_prediction를 추가하였습니다.
• [bug fix]
  • validation_images가 train_images와 겹칠 때 발생하던 warning을 제거하였습니다.
  • finalize_analysis, analyze_with_existing_data에서 0으로 나눌 때 발생하던 warning을 제거하였습니다.

rc4

• [기능 변경]
  • inference_option 변경사항:
    • object_compute_area → calc_object_area_and_apply_threshold 로 변경되어, object의 area를 계산하고 threshold를 적용할지 여부를 나타냅니다.
    • object_compute_score → calc_object_score_and_apply_threshold 로 변경되어, object의 score를 계산하고 threshold를 적용할지 여부를 나타냅니다.
    • object_scoring_method의 기본 값이 average → mean으로 변경되었습니다.
    • object_area_method 의 기본 값이 fast → fast_plus로 변경되었습니다.
  • analysis시 input의 형태를 check하는 코드를 추가하였습니다.
  • Analysis시 label이 모두 ng이거나, 모두 ok인 경우 발생하는 에러를 해결하였습니다. 이 경우 analysis 결과 summary에서 일부 key를 출력하지 않습니다. InferenceHandler.finalize_analysis
  • 입력 데이터(train_images, validation_images)의 labels의 키를 ng에서 is_ng로 받도록 수정하였습니다.
  • params.heatmap_color_range가 둘로 나뉘어, params.heatmap_color_range_min와 params.heatmap_color_range_max로 변경되었습니다.
  • post_train_process의 output 형태가 바뀌었습니다.Trainer.post_train_process
  • validate함수의 return값에서 FP와 FN을 제거하였습니다.
• [기능 추가]
  • InferenceHandler.infer_and_postprocess 호출 시 objects 결과 값에 bounding_box, bounding_rot_box, fitted_ellipse가 기본으로 추가되었습니다.
  • inference_options에서 outputs.score_min과 outputs.score_max를 추가하였습니다.
  • train_one_step의 return값을 추가하였습니다. Trainer.train_one_step
  • InferenceHandler.finalize_analysis시에 distribution_of_prediction을 계산합니다. InferenceHandler.finalize_analysis
  • inference_option에서 Inference의 시간을 측정할 수 있는 outputs.time을 추가하였습니다. 관련 api로는 InferenceHandler.get_default_inference_option, InferenceHandler.get_inference_option, InferenceHandler.set_inference_option, InferenceHandler.infer_and_postprocess, InferenceHandler.finalize_analysis가 있습니다.
• [bug fix]
  • analyze 2회 이상 수행시 postprocess 적용 안되는 버그 해결하였습니다.
  • Trainer.build시 validation_images가 빈 값일 경우 발생했던 에러를 해결하였습니다.

rc3

• SaigeToolkit 버전 업데이트: 1aaa29e4
• [기능 추가]
• postprocess시 parameter와 기능이 추가되었습니다.
  • object_compute_area 파라미터가 추가되었고, area를 계산할지 여부를 나타냅니다.
  • object_compute_score 파라미터가 추가되었고, score를 계산할지 여부를 나타냅니다.
  • object_scoring_method 파라미터가 추가되었고, object의 scoring 방법을 나타냅니다.
  • object_score_threshold 파라미터가 추가되었고, object의 score가 threshold보다 큰 object만 return합니다.
• [기능 변경]
• set_analysis_data, Trainer.build시 데이터를 list에서 dictionary형태로 받습니다.
  • def set_analysis_data(self, images: Dict[str, Dict], labeled: bool) -> None: ...
• finalize_analysis의 출력도 dictionary형태로 변경하였고, key는 입력의 key와 같습니다.
• postprocess시 파라미터 이름이 변경되었습니다.
  • anomaly_threshold → anomaly_score_threshold
  • color_range → heatmap_color_range
  • area_threshold → object_area_threshold
  • score_threshold → object_boundary_threshold

rc2

• SaigeToolkit 버전 업데이트: 482af7
• SaigeToolkit의 체크포인트의 구조가 변경되어 빠른 metadata 읽기/쓰기를 지원합니다.
• [기능 추가]
  • 체크포인트의 metadata 읽기/쓰기를 위한 read_metadata(), write_metadata() API 추가.
  • rc1 이후 버전 체크포인트를 최신 버전 구조로 변환하는 convert_checkpoint() API 추가.
• [기능 변경]
  • InferenceHandler의 inference_options 저장 기능이 사라졌습니다. 이에 따라 InferenceHandler.build() 로 인스턴스 생성 시 이전에 저장했던 inference_options를 자동으로 불러와 사용하는 동작이 제거되었고, 대신 config를 통해 inference_options를 세팅할 수 있도록 변경되었습니다. 따라서 inference_options를 metadata에 저장하고, 이 값을 build시에 읽어서 config에 입력해야합니다.
  • inference_options의 옵션들을 각 아이템 별로 세팅할 수 있도록 API가 변경되었습니다.
    • InferenceHandler.get_inference_options() → InferenceHandler.get_inference_option()
    • InferenceHandler.set_inference_options() → InferenceHandler.set_inference_option()
    • InferenceHandler.get_default_inference_options() → InferenceHandler.get_default_inference_option()
• [기능 제거]
  • InferenceHandler.get_metadata() API 제거.
  • InferenceHandler.save_checkpoint() API 제거.

rc1

• Postprocess에 heatmap추가.
• [기능 추가]
  • postprocess의 outputs 옵션에 heatmap이 추가되었습니다.
  • postprocess의 params 옵션에 color_range이 추가되었습니다.

rc0

• initial release