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Inference

vims.InferenceHandler

학습한 vims 모델을 사용하여 검사를 하기 위한 InferenceHandler class 입니다.

Usage

demo/inference.py 참고

build(config) classmethod

InferenceHandler class의 instance를 생성합니다.

Parameters:

Name Type Description Default
config Dict

InferenceHandler를 build 하기 위한 config가 담겨 있는 dictionary 입니다. 

{
    "checkpoint_path": str,  # 체크포인트 경로
    "adaptation_layer_checkpoint_path": Optional[str],  # adaptation layer 체크포인트 경로 (default None)
    "inference_options": Optional[Dict], # 인퍼런스 옵션 config (default None). 구조는 `get_default_inference_option`의 Keys 참고.
    "password": Optional[str],  # 체크포인트 패스워드 (default None)
    "device": Union[int, str],  # GPU 번호 (int) or "cpu" (str) (default "cpu")
}

required

Returns:

Name Type Description
InferenceHandler InferenceHandler

build가 완료된 detection.InferenceHandler class의 instance를 반환합니다.

infer(data, frame_timestamps=None)

Inference를 수행하고, 결과를 반환합니다.

Parameters:

Name Type Description Default
data Union[RawImages, PreprocessedSequence]

inference에 사용할 데이터입니다.

 required
frame_timestamps Optional[List[int]]

frame timestamp입니다. Defaults to None.

 None

Returns:

Name Type Description
ResultContainer ResultContainer

inference 결과를 반환합니다.

get_default_inference_option(key)

inference 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: 

{
    "apply_roi_calibration": bool,  # inference 시 roi calibration을 작동할지 여부입니다.
    "score_mode": Literal["topk", "mean"],  # score를 계산하는 방식입니다. "topk" 또는 "mean" 중 하나여야 합니다.
    "final_threshold": float, # Anomaly 판단 threshold 값입니다.
}
사용 예시: 
error, _ = handler.get_default_inference_option(key="apply_roi_calibration")
error, _ = handler.set_inference_option(key="apply_roi_calibration", value=False)

get_default_inference_options()

inference의 모든 기본 설정 값을 반환합니다.

Args:

Returns:

Type Description
Dict[str, Any]

Dict[str, Any]: 모든 기본 옵션 값입니다.
Keys

사용 예시: 

error, default_options = handler.get_default_inference_options()

get_inference_option(key)

현재 설정된 inference 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 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.

save_heatmap(result, save_dir_path)

이상감지된 이미지에 대하여 heatmap을 저장합니다.

Parameters:

Name Type Description Default
result ResultContainer

검사 결과가 들어있습니다.

 required
save_dir_path str

heatmap 이미지 저장을 위한 폴더 경로 입니다.

 required

Returns:

Name Type Description
Dict Dict[str, List[str]]

heatmap 이미지 경로 정보를 담은 dictionary 입니다. 

output = {
    "original_image": List[str], # original 이미지 경로 정보입니다.
    "heatmap_image": List[str], # heatmap 이미지 경로 정보입니다.
}

save_adaptation_layer(checkpoint_path, metadata=None, password=None, **options)

Adaptation layer를 저장합니다.

Parameters:

Name Type Description Default
checkpoint_path str

checkpoint를 저장할 path 입니다.

 required
metadata Optional[Dict]

checkpoint에 저장할 추가 metadata. Defaults to None.

 None
password Optional[str]

checkpoint 파일에서 중요한 정보를 암호화 하는데 사용되는 password 입니다. None이면 암호화하지 않습니다. Defaults to None.

 None
**options

state_dict 저장 시 추가적인 옵션을 설정합니다.

 {}

Returns:

Name Type Description
None None

None