Release notes

2.0.10

• [Bug Fix]
  • demo/train.py가 안 돌아가는 문제 수정
  • v2_standard 모델에서 input size가 유저가 설정한 대로 안들어가는 것 수정 (내부 random resize 제거)
  • crop 모드 설정 시 알고리즘이 의도한 대로 (v1과 유사한 로직) 동작하지 않는 부분 수정

2.0.9

• [Bug Fix]
  • empty bbox가 들어왔을 때, SaigeToolkit rotate augmentation 에러나는 것 수정 후 반영.
• [성능 개선]
  • DetBoundingBoxDefault 내부 clipping 함수 속도 개선.

2.0.8

• [기능 추가]
  • Accurate 모델 추가.

2.0.7

• [기능 추가]
  • InferenceHandler Build 시 use_scripting 옵션 추가. (Default to True)

2.0.6

• [Bug Fix]
  • Data 수가 배치 사이즈 보다 작은 경우 무한 루프 도는 버그 해결
  • Crop 모드 시에 Validation Metric 안 나오는 것 수정.

2.0.5

• [기능 추가]
  • DINO backbone(swin-T, swin-B, resnet들 등)들 추가 및 Yolo V7 (AnchorFree, X) 기타 모델들 추가.
• [Bug Fix]
  • 학습시 발생할 수 있는 empty bbox 관련 문제 개선.
  • YoloV7 Inference 속도 개선 함수 활성화.

2.0.4

• [기능 추가]
  • Analysis API가 추가되었습니다.
  • Analysis API: 모델 빌드 없이 analysis postprocess & summary 수행
  • Summary API가 추가되었습니다.
• [기능 개선]
  • Trainer.to_device() 호출 시 CPU로 보내는 경우 torch.cuda.empty_cache() 호출해 GPU 메모리 일부 해제
• [Bug Fix]
  • 라벨이 없는 이미지 들어왔을 때 loss가 제대로 계산되지 않던 부분 해결
  • 학습 시 validation을 하지 않았을 때 inference가 돌아가지 않던 부분 해결
  • tranform 이후 bounding box의 widht, height가 0이 되는 라벨들 제거하는 예외처리 추가

2.0.3

• 절대 경로로 import 하는 것 수정

2.0.2

• Cythonize된 Dino에서 backbone load가 제대로 되지 않는 문제 해결.

2.0.1

• Object metric 계산 시 label, prediction에 object 없을 때 예외 처리 안되던 부분 해결

2.0.0

• initial release