added: dlib inference

[pmz-q]

작업

• dlib 추가했습니다
• run.py 로 실행 가능하며, -run infer 와 -type coco 로 설정해주세요.
• 또한 model_task 는 detection 으로 들어갑니다.
• 우선 features 같이 images 와 labels 폴더로 나눠져 있는 경로를 input 으로 받는다고 생각했습니다.
• yaml config 파일로 실행할 수 있으며 run.py 로 돌릴 수 있습니다.
• yaml config 파일의 infer 부분을 설정하면 됩니다.

  주의점

• resnet 과 함께 작업하면서 예시 config 파일이 다를 수 있습니다. project_1.yaml 을 예시파일로 참고하시기 바랍니다.

  참고

• 결과값은 results/model_task/project_name/inference/{num}/ 에서 확인 가능합니다.
• 샘플 이미지들은 최대 스무장까지만 저장합니다.
• annotation 은, 기존에 annotation 파일이 있을 경우엔 기존의 bbox 를 사용하고, 없을 경우엔 dlib 에서 생성한 bbox 를 사용합니다.

[pmz-q]

아까 오전 스크럼때 dlib에 뭐 추가한다고 하셨던것 같은데 맞나요..?

네, 지금은 data_tools 기능들 처럼, 아래와 같은 파일 구조만 받고 있어요.

images/
  train/
    emotion/
labels/

그런데 이제 demo 하게 되면 저런 파일구조이지 않을테니까요. 데모용으로 만들어야 한다는 의미였습니다. inference 는 그게 주 목적이니까요.

[pmz-q]

아까 오전 스크럼때 dlib에 뭐 추가한다고 하셨던것 같은데 맞나요..?

아, 그리고 그 20장 샘플만 나오는 것, 그거 제한 풀어놨습니다. 전체 이미지에 대한 샘플 나올겁니다. (e.g. 얼굴 사진에 눈이나 코 등 keypoints(landmarks) 찍혀 있는 것)

[angie0bb]

아하 넵! 고생하셨습니다.🫡