Release notes

`2.0.5`

2023/10/17
[기능 추가]
- generate 등 메서드의 generated_labels에 bitmap 이외에 contour 정보도 포함되도록 동작 및 테스트 추가.

2023/10/17
[Bug Fix]
- Inferencer api의 auto_generate 및 generate 메서드에서 contour 형태의 seg 라벨 인풋을 처리할 수 있도록 동작 및 테스트 추가.

2023/09/06
[기능 추가]
- auto mode 에서 (실제 데이터 라벨에 있는 mask / 랜덤 ellipse / 랜덤 box) 마스크 사용하는 기능 추가
[기능 개선]
- auto mode 학습에 사용되는 이미지 패치가 너무 작아, 이후의 이미지 패치 관련 통계 알고리즘에 문제를 일으키는 부분 수정
- XGB Classifier의 augmentation을 변경
- 베이스 네트워크 성능 향상
- init_weight 파일에 "defect_generator", "defect_discriminator" weight 외의 용량이 큰 optimizer 등 제거
  - 용량이 1/4 수준으로 압축
  - download 속도 향상
  - 기존 weight 삭제하고 재 다운로드 필요
[기능 변경]
- manual mode 가 대폭 수정되었습니다.
  - "pen"/"box" 를 없애고 "manual" 로 통일
  - mask 입력은 bitmap 을 활용한 형식으로 통일
  - assist boolean 옵션 추가
- Augmentation 지원 리스트 수정
  - Docs 에 random_rotate90, perspective_transform 가 잘못 기입되어 있는 부분 삭제
- allow_tf32 변경 기능 제거
  - torch default 값으로 고정되도록 allow_tf32 를 조작하는 기능을 제거
- box_to_seg_ratio_range (List[float], 0.0~1.0) 인퍼런스 옵션을 assist_intensity (int, 0~100) 옵션으로 변경.
[Bug Fix]
- auto mode 알고리즘 버그 수정
- postprocess의 일부 기능 버그 수정
- Windows에서 0번 이외의 GPU 사용 시 속도 저하 및 메모리 이슈 해결

2023/06/30
[기능 추가]
- Box proposer에서 박스 사이즈 확장이 가능하도록 기능 구현.
  - auto inference 시에만 조절 가능
- Box proposer에서 최소 박스 넓이를 설정할 수 있도록 기능 구현.
  - 넓이의 제곱근 임계값을 integer 타입으로 설정
[Bug Fix]
- Box mode 에서 bounding rot box 타입 핸들링 버그 수정
  - ((center_x, center_y), (width, height), angle)
- auto mode 학습시 데이터 타입에 따른 버그 수정
- mask generator loss 계산 시 알고리즘 오류로 NaN 이 발생하는 버그 수정

2023/05/15
[기능 추가]
- Analysis API: 모델 빌드 없이 analysis postprocess & generate 수행
[기능 변경]
- Inference.generate의 인풋 파라미터에서 use_saved_file 삭제: 해당 기능은 Anaylsis.generate로 분리됨.
- Inference에서 update_generated_labels api 삭제: 해당 기능은 Analysis.update_generated_labels로 분리됨.
[기능 개선]
- Trainer.to_device() 호출 시 CPU로 보내는 경우 torch.cuda.empty_cache() 호출해 GPU 메모리 일부 해제