[CVAT] CVAT custom model auto-annotations 설정 방법
CVAT custom model auto-annotations 설정 CVAT custom model을 이용해 auto-annotations 하는 방법을 알아보겠습니다. Auto-Annotations를 설치전 필요한 CVAT 설치는 여기 를, Nuctl 설치는 여기 를 먼저 참고해 진행하세요. 1. 파일 설정 위 CVAT와 Nuctl 설치가 완료되었다면 deploy하려는 폴더 구조를 생성합니다. 폴더 구조는 본인의 cvat clone 경로에서 아래 명령어를 실행하세요. (저는 cd ~/projects/cvat 경로에서 실행) 아래 경로는 본인에게 맞게 수정해도 무방합니다. sudo mkdir -p serverless/pytorch/mymodel/yolo-custom/nuclio cd serverless/pytorch/mymodel/yolo-custom/nuclio Copy 위 폴더 경로에는 3개의 파일(function-gpu, main, model)이 필요합니다. function-gpu.yaml sudo vi function-gpu.yaml Copy 아래 클래스(person, helmet)는 본인 환경에 맞게 수정하세요. metadata: name: pth-yolo-custom namespace: cvat annotations: name: My Custom YOLO type: detector framework: pytorch spec: | [ { "id": 0, "name": "person" }, { "id": 1, "name": "helmet" } ] spec: description: Custom trained YOLO model runtim...