Analysis

generation.Analyzer

딥러닝 모델 빌드 없이, 저장된 모델 인퍼런스 결과를 이용해서 generation을 수행하는 클래스입니다.

Usage

# Analyzer 빌드
error, analyzer = Analyzer.build()
assert error >= 0

# 모듈 정보 확인
error, metadata = read_metadata(CHECKPOINT_PATH)
assert error >= 0
print("Inference metadata:", metadata)

# 인퍼런스 옵션 초기값 확인
inference_options = {
    NOTE: 현재 API에서 사용하지 않는 옵션입니다.
    # "image.n_blending_pixels": 4,
}
print("Default inference options:")
for key in inference_options:
    error, value = analyzer.get_default_inference_option(key)
    assert error >= 0
    print(f"  {key}: {value}")

# 디벨로퍼: Generate 수행
generated_results = {}
for image_id, image_info in data.items():
    image_info["save_dir"] = os.path.join(DEMO_DIR, str(image_id))
    images = {image_id: image_info}

    error, results = analyzer.generate(images=images)
    assert error >= 0

    if len(results[image_id]["generated_labels"]) > 0:
        results[image_id]["generated_labels"][0]["accept_generated_label"] = False
    generated_results.update(results)

# 유저 interaction: 생성된 결함 중 제외하고 싶은 결함 제거 작업 수행
error, _ = analyzer.update_generated_labels(generated_results)
assert error >= 0

# 디벨로퍼: 인퍼런스 옵션 변경
for key, value in inference_options.items():
    error, _ = analyzer.set_inference_option(key, value)
    assert error >= 0

# 디벨로퍼: metadata에 inference_option 저장 (예시)
metadata["inference_options"] = inference_options
error, _ = write_metadata(CHECKPOINT_PATH, metadata)
assert error >= 0

# 인퍼런스 옵션이 잘 변경되었는지 확인
print("Inference options:")
for key in inference_options:
    error, value = analyzer.get_inference_option(key)
    assert error >= 0
    print(f"  {key}: {value}")

# 디벨로퍼: 새로운 세팅으로 Generate 재수행
# NOTE: ["mask.*"] 인퍼런스 옵션의 경우 디폴트 값을 설정하는 용도이기 때문에 입력 라벨에 옵션이 이미 존재한다면 해당 옵션이 우선적으로 사용됩니다.
for image_id, image_info in data.items():
    images = {image_id: image_info}

    error, results = analyzer.generate(images=images)
    assert error >= 0

build(config=None) classmethod

Inferencer class의 instance를 생성합니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
config	Dict	Inferencer를 build 하기 위한 config가 담겨 있는 dictionary 입니다. { "inference_options": Optional[Dict], # 인퍼런스 옵션 config (default None). 구조는 `get_default_inference_option`의 Keys 참고. }	None

Returns:

Name	Type	Description
Analyzer		build가 완료된 generation.Analyzer class의 instance를 반환합니다.

get_default_inference_option(key)

Inference & postprocess 옵션의 기본 설정 값을 반환합니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
key	str	옵션 key	required

Returns:

Name	Type	Description
Any	Any	옵션 value

Keys

사용 가능한 key와 value 목록:

{
    "image.n_blending_pixels": int,  # NOTE: 현재 API에서 사용하지 않는 옵션입니다. (default 2, 생성한 결함을 원본 이미지에 blending 시 사용할 pixel 개수)
}

사용 예시:

inferencer.get_default_inference_option(key="image.n_blending_pixels")
inferencer.set_inference_option(key="image.n_blending_pixels", value=4)

get_inference_option(key)

현재 설정된 inference & postprocess 옵션 값을 읽습니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
key	str	옵션 key	required

Returns:

Name	Type	Description
Any	Any	옵션 value

Keys

get_default_inference_option과 동일합니다.

set_inference_option(key, value)

Inference & postprocess 옵션을 설정합니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
key	str	설정하고자 하는 옵션 key 입니다.	required
value	Any	설정하고자 하는 옵션 value 입니다.	required

Returns:

Name	Type	Description
None	None	None

Keys

get_default_inference_option과 동일합니다.

generate(images)

images들에 대한 generation 수행

Parameters:

Name	Type	Description	Default
images	Dict[str, Dict]	generation에 사용할 데이터 리스트. { "{image_id}": { "save_dir": str, # 해당 이미지의 generation 결과 저장 directory }, ..., # times number of images }	required

Returns:

Name	Type	Description
Dict	Dict	Generation 결과 { "{image_id}": { "image": np.ndarray, "width": int, "height": int, "generated_labels": [ { "class_index": int, "bounding_box": [int, int, int, int], "bitmap": str, "accept_generated_label": bool, }, ..., # 이미지 상의 생성된 결함 수만큼 반복 ], "save_dir": # 입력으로 넣어주었던 해당 이미지의 generation 결과 저장 directory }, ..., # 입력으로 넣어준 이미지 개수만큼 반복 }

Note1

만약 ["mask.*"] 옵션이 변경되었을 경우 Inferencer.generate를 호출하여 모델 인퍼런스를 재수행해야 합니다.

update_generated_labels(images)

생성된 결함 중, 제외하고 싶은 결함 정보에 대한 업데이트 수행

Parameters:

Name	Type	Description	Default
images	Dict[str, Dict]	generation 결과를 유저가 수정한 내용. generated labels 만 업데이트 { "{image_id}": { "save_dir": str, # 해당 이미지의 generation 결과 저장 directory "generated_labels": [ { "class_index": int, "bounding_box": [int, int, int, int], "bitmap": str, "accept_generated_label": bool, # 주요 업데이트 목표 변수. 해당 defect 를 사용할지 말지 결정. }, ..., # 이미지 상의 생성된 결함 수만큼 반복 ] }, ..., # 입력으로 넣어준 이미지 개수만큼 반복 }	required