Release notes

`2.0.4`

[기능 변경] InferenceHandler.analyze 시 어떤 수의 이미지가 들어와도 항상 batch size 1 로 인퍼런스하도록 변경하였습니다.

SaigeToolkit 버전 업데이트: 1dc9cc
- torch 버전 업데이트: 2.0.0+cu118
- Augmentation preview 변경: ratio_jitter preview api를 호출할 때마다, 이미지의 네변에 각각 [0, proportion] 범위에서 랜덤하게 crop 혹은 padding을 해서 보여줍니다.
[기능 변경]
- Inference의 inference_option 타입 변경
  - params.additional_scores: List[int] → List[Union[int, float]] (내부적으로는 모두 float32로 연산)
- Inference의 리턴 타입 변경
  - scores_original: int32 → float32
  - scores_including_add: int32 → float32
- Trainer.build의 키 이름 변경: resize → image_resize_wh
- Analysis API가 InferenceHandler.analyze() & InferenceHandler.summarize_analysis() 로 변경되었습니다. (기존 Analysis API들은 제거되었습니다.)
[기능 개선]
- 학습/인퍼런스시 데이터 전처리 최적화를 통해 속도가 향상 되었습니다.
- Analysis시 인퍼런스 결과 후처리 최적화를 통해 속도가 향상 되었습니다.

SaigeToolkit 버전 업데이트: e25378
[기능 추가]
- Trainer.build에 V2 network_type 추가: v2_fast, v2_standard, v2_accurate (내부적으로는 각각 v1_shallow, v1_standard, v1_deep와 동일. 추후 모델 업그레이드 예정.)
- InferenceHandler.warmup 추가
[기능 변경]
- Trainer.build 중 network_type 키 변경
  - shallow → v1_shallow
  - standard → v1_standard
  - deep → v1_deep
- Inference의 inference_option 삭제
  - outputs.scores_original 삭제: 결과에 항상 포함
  - outputs.scores_including_add 삭제: 결과에 항상 포함
  - outputs.class_index 삭제: 결과에 항상 포함
  - params.temperature 삭제: 항상 기본값(1.0) 사용
- Inference의 inference_option 변경
  - params.max_batch_size → params.batch_size로 이름 변경
  - 인퍼런스 시 고정 GPU 메모리를 사용 (항상 params.batch_size로 배치사이즈 만들어서 인퍼런스)
  - params.batch_size는 InferenceHandler.build시에만 적용 가능하며, set_inference_option 에서는 변경이 불가합니다.
[Bug Fix]
- Windows에서 Trainer.build시 num_workers=0 사용하는 경우 발생하는 에러 해결
- 내부 알고리즘 변경 (.contiguous())으로 인퍼런스 속도가 향상되었습니다.