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Python
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# ai_service.py
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from ultralytics import YOLO # Ultralytics YOLO 모델을 가져오기
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from ultralytics.models.yolo.model import YOLO as YOLO_Model
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from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel, SegmentationModel
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import os
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import torch
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import re
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def load_detection_model(model_path:str):
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"""
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지정된 경로에서 YOLO 모델을 로드합니다.
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Args:
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model_path (str): 모델 파일 경로.
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device (str): 모델을 로드할 장치. 기본값은 'cpu'.
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'cpu' 또는 'cuda'와 같은 장치를 지정할 수 있습니다.
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Returns:
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YOLO: 로드된 YOLO 모델 인스턴스
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"""
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if model_path:
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model = load_model(model_path)
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else:
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model = YOLO(os.path.join("resources","models","yolov8n.pt"))
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# Detection 모델인지 검증
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if model.task != "detect":
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raise TypeError(f"Invalid model type: {model.task}. Expected a DetectionModel.")
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return model
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def load_segmentation_model(model_path: str):
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if model_path:
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model = YOLO(model_path)
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else:
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model = YOLO(os.path.join("resources","models","yolov8n-seg.pt"))
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# Segmentation 모델인지 검증
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if model.task != "segment":
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raise TypeError(f"Invalid model type: {model.task}. Expected a SegmentationModel.")
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return model
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def load_model(model_path: str):
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# model_path 검증
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pattern = r'^resources[/\\]projects[/\\](\d+)[/\\]models[/\\]([a-f0-9\-]+)\.pt$'
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if not re.match(pattern, model_path):
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raise Exception("Invalid path format")
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if not os.path.exists(model_path):
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raise FileNotFoundError(f"Model file not found at path: {model_path}")
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try:
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model = YOLO(model_path)
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if (torch.cuda.is_available()):
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model.to("cuda")
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print("gpu 활성화")
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else:
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model.to("cpu")
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return model
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except:
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raise Exception("YOLO model conversion failed: Unsupported architecture or invalid configuration.")
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