Getting started
1. 환경 설정
소스 코드를 준비합니다.
git clone https://github.com/SAIGE-AI/object-detection.git -b 2.4.4
cd object-detection
conda 환경을 생성합니다. python=3.11
conda create -n research python=3.11 # 연구팀 공통 conda env
conda activate research
For Research
연구용으로는 아래의 명령어로 dependencies를 설치합니다.
pip install -r requirements.txt
For Deploy
배포용(제품)으로는 아래의 명령어로 dependencies를 설치합니다.
PACKAGEMODE=Deploy pip install -r requirements.txt
2. Python API 테스트
API 테스트를 통해 소스코드와 환경이 제대로 설정 되었는지 확인합니다.
python test/test_api.py # 마지막에 ALL PASSED 출력되면 정상입니다.
3. 라이브러리 빌드 & API 테스트
원하는 경로에 Object Detection 라이브러리를 빌드합니다. 예제에서는 deploy 폴더를 사용합니다.
python setup.py build_ext --build-lib deploy
빌드된 바이너리 라이브러리로 API 테스트를 진행합니다.
python test/test_api.py --module_path ./deploy # 마지막에 ALL PASSED 출력되면 정상입니다.
4. 빌드된 라이브러리 사용
빌드된 바이너리를 import해 필요한 기능을 사용합니다.
from deploy.detection import Trainer
...
각 기능에 대한 설명은 API reference를 참고하세요.
5. 데모 코드
API를 사용해 모델 학습과 인퍼런스를 수행하는 데모 코드입니다.
# 학습 데모
python demo/train.py
# 인퍼런스 데모
python demo/inference.py
# Analysis 데모
python demo/analysis.py