Etri tenace visualization - Githubissues

ML-TANGO / TANGO

public repo for TANGO (Target Aware No-code neural network Generation and Operation framework)

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68 stars 20 forks source link

Etri tenace visualization #150

Closed HyunwooCho closed 2 months ago

HyunwooCho commented 2 months ago

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PR전 체크 사항

PR전 아래 사항을 확인하였는지 체크하시고 PR 생성 바랍니다.

[X] 자신의 브랜치로 main 브랜치 최신 내용 반영후 동작 테스트 완료
[ ] 다른 작업자의 폴더내 파일 수정하지 않음.
[ ] docker-compose.yml 수정한 경우, 수정에 따른 영향 평가

관련 이슈

Visualization 소스 코드를 상당 부분 고쳤습니다. 따라서 Visualization 모듈 담당자의 PR 검토가 필요합니다.
BMS와의 연동: BMS에서 적당한 YAML 파일을 Visualization에 전달해주어야 새로 추가된 기능을 시험할 수 있습니다. BMS 모듈 수정 필요
AutoNN/ResNet와의 연동: ResNet에는 동작하지 않는 YAML 파일을 출력합니다. 따라서 ResNet과는 독립적으로 동작합니다.
AutoNN/YoloE와의 연동: Project Manager에서 'Detection' 선택했을 때 BMS-Visualization-AutoNN/YoloE가 되도록 변경해 주어야 합니다. PM 모듈 수정 필요

PR 반영 브랜치

ETRI_tenace_Visualization-> main

변경 사항

Visualization은 YOLOv5/7/8/9-style의 YAML 파일을 입력 받을 수 있습니다.
Visualization은 YOLOv7-tiny를 생성하기 위한 노드를 추가하였습니다.
Visualization은 모든 복잡도의 ResNet(18, 32, 50, 101, 150)를 시각화 하고, PyTorch 모델을 생성하여 검증하며, 다시 YOLO-style의 YAML 파일을 출력할 수 있습니다. 단, 적절한 YOLO-style YAML 파일이 BMS로부터 주어졌을 경우.
Visualization은 YOLOv7-tiny를 시각화 하고, PyTorch 모델의 생성하여 검증하며, 다시 YOLO-style의 YAML 파일을 출력할 수 있습니다. 단, 적절한 YOLO-style YAML 파일이 BMS로부터 주어졌을 경우.

테스트 결과

BMS에서 ResNet18, 32, 50, 101, 150의 YAML 파일을 주었을 때, YAML 파일을 parsing하여 시각화하고, PyTorch 모델을 생성하여 검증한 후, 다시 YAML 파일로 만들어 출력하는 것을 확인하였습니다.
BMS에서 YOLOv7-tiny의 YAML 파일을 주었을 때, YAML 파일을 parsing하여 시각화하고, PyTorch 모델을 생성하여 검증한 후, 다시 YAML 파일로 만들어 출력하는 것을 확인하였습니다.

ML-TANGO commented 2 months ago

Merge PR without a review (requested by decision made in the 20240513 weekly meeting)