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Release notes

2.0.1

  • 2023/04/03
  • [기능 추가]
    • max_number_of_predictions 기능 추가.
      • 검사 시간의 최대값에 대한 보장을 위해 최대 검출 폴리곤 수의 제한 기능
      • 이 때 detection 과 recognition 의 postprocess 호출 수가 동일하다는 보장이 깨짐
      • timer 에서 detection, recognition 의 postprocess 호출 수 체크 제거
    • InferenceHandler에 params.oversized_image_handling 옵션 추가: do_not_inspect, resize_to_fit
    • recognition fast 모델 추가
  • [기능 변경]
    • SaigeToolkit의 import 시간 단축
      • pretrainedmodel 패키지를 실제로 사용될 때에만 import 하도록 수정
    • InferenceHandler.to_device() 호출 시 warmup 수행
    • Validation 시에도 inspection_size_wh 적용
      • Trainer.train_one_step() 첫 호출 시 validation 일부 수행해 gpu memory 체크
  • [Bug Fix]
    • Windows에서 Trainer.build시 num_workers=0 사용하는 경우 발생하는 에러 해결
    • Windows에서 num_workers > 0 사용하는 경우 발생하는 에러 해결 (validation worker=0 으로 변경)
    • to_device 호출 시 warmup 실행
      • inferencer build 시 to_device 가 호출되는데, 이로 인해 warmup 이 2번 실행되는 현상 수정

2.0.0

  • network_type
    • UI 상 이름에 맞게 변수명 수정 (model -> network_type)
  • post train process
    • 학습 과정에서 학습된 inference option 이 있다면 return 해주는 기능
    • IAD 에서만 필요한 method 이나, Seg2 에도 구현되어있으며, 이에 따라 OCR 에도 적용
  • persistent_worker & prefetch_factor
    • 이미지가 적은 경우 학습이 진행되지 않는 이슈 및
    • 데이터 로더 iteration 이 끝나고 새로 시작될떄 windows 상에서 딜레이가 길어지는 것을 방지하기 위함
  • Move revert resize & roi into SaigeToolkit
    • 기존 inference 의 encode_output 에 코딩되었던
    • resize, roi 를 revert 하는 기능을 SaigeToolkit 으로 이동
    • 이에 따라 resize, roi 를 forward 하는 기능도 같은 함수로 통일
    • 변경점을 해당 레포에 적용
  • add 16bit image sample
    • 16 비트, gray scale 이미지 샘플을 추가하고 test 코드에 추가
  • dataset List -> Dict
    • API 에서 input 으로 넣어주는 data image list -> Dict 타입으로 변경
  • inference timer
    • SaigeToolkit 의 timer 를 ocr output 에 맞게 수정.
    • det_rec_kie inferencer 에서만 kie time 출력
    • 출력 형식은 아래와 같음 
      "time": {
    "imread_time": float,
    "inference_time": float,
    "detection_inference_time": float,
    "recognition_inference_time": float,
    "detection_post_processing_time": float,
    "recognition_post_processing_time": float,
}
  • warm-up api
    • inspection_size_wh 개념 도입
    • rec_batch size, det_batch_size(==1) 도입
  • Augmentation 수정
    • Seg2 개발 중 업데이트 된 augmentation 사용 가능 목록 반영
  • Label feasibility checker API
    • ocr 학습에 사용하기 부적합한 "잘못된 라벨링"을 검토하는 API
    • 데모 제공
  • Setup code 수정
    • 메인 페이지 (Getting started) 의 setup 및 test 코드가 vision2 에 해당하는 API 에 대해서만 작동하도록 수정
    • 이에 따라 cythonize setup 대상 파일도 ocr 레포 전체에서 vision2 에 해당하는 기능들로 한정되었음
      • cythonize target 파일을 약 260개에서 220개로, 약 40개 파일 제거
  • 한글 character set 변경
    • KSC 6501 + [멊, 챂, 캪, 핟, 쌰, 쓔] (CJ OCR 솔루션 개발당시 발견한 문자 6개)
    • 위 변경 사항에 따른 pretrained 모델 수정

0.7.1

  • Submodule: Update SaigeToolkit
    • Ocr cropper 에서 width = 0 인 패치를 crop 하지 않도록 수정
  • Augmetation
    • user input 으로 들어오는 config 가 SaigeToolkit 의 augmentation 에 구현된 것과 미세하게 다름
    • 이 부분 호환시켜주는 코드를 SaigeSegmentation2 레포로부터 가져옴
    • 이에 따른 pytest 테스트코드 업데이트
  • OcrDataset
    • 사소한 오류 수정
  • Checkpoint
    • 이전 버전에서 저장된 detection checkpoint 사용할 수 있도록 호환
  • Inferencer Dataloader 수정
    • update 해준 analyze 용 데이터가 pop() 함수로 인해 사라지는 문제 해결

0.7.0

  • Submodule: Update SaigeToolkit
    • Perspective Augmentation 추가
    • Geometric Augmentation의 경우, Polygon 연산 추가
    • Box Rotation Augmentation 단순화 + 속도 개선

0.6.1

  • Fix: numpy handle
    • numpy input 을 handle 하는 방법이 SaigeToolkit 과 다른 부분 수정

0.6.0

  • Feature: warmup in inferencer
    • 동규님 요청에 따른 inference engine 의 warmup 단계 추가
  • SaigeSegmentation2 version 2.0.0-rc2 의 변경점 적용.
    • 체크포인트 구조 및 Inference API 변경
  • Fix: demo files
    • 상기 변경점에 따른 demo/*.py 파일 수정
  • Test: update test code
    • 상기 변경점에 따른 test/test_api.py 파일 수정
  • Feature: mkdocs 적용