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- prediction/image/ FastAPI 서버 Docker 환경 구성 - Dockerfile: PyTorch 2.1 + CUDA 12.1 기반 GPU 이미지 - docker-compose.yml: GPU 할당 + 데이터 볼륨 마운트 - requirements.txt: 서버 의존성 목록 - .env.example: 환경변수 템플릿 - DOCKER_USAGE.md: 빌드/실행/API 사용법 문서 - Dockerfile에 .dockerignore 제외 폴더 mkdir -p 추가 - .gitignore: prediction/image 결과물 및 모델 가중치(.pth) 제외 추가 - dbInsert_csv.py, dbInsert_shp.py 삭제 (미사용 DB 로직) - api.py: dbInsert import 및 주석 처리된 DB 호출 코드 제거 - aerialRouter.ts: req.params 타입 오류 수정
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Python
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from argparse import ArgumentParser
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from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor, show_result_pyplot
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from mmseg.core.evaluation import get_palette
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def main():
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parser = ArgumentParser()
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parser.add_argument('img', help='Image file')
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parser.add_argument('config', help='Config file')
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parser.add_argument('checkpoint', help='Checkpoint file')
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parser.add_argument('--out-file', default=None, help='Path to output file')
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parser.add_argument(
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'--device', default='cuda:0', help='Device used for inference')
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parser.add_argument(
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'--palette',
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default='cityscapes',
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help='Color palette used for segmentation map')
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parser.add_argument(
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'--opacity',
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type=float,
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default=0.5,
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help='Opacity of painted segmentation map. In (0, 1] range.')
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args = parser.parse_args()
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# build the model from a config file and a checkpoint file
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model = init_segmentor(args.config, args.checkpoint, device=args.device)
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# test a single image
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result = inference_segmentor(model, args.img)
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# show the results
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show_result_pyplot(
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model,
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args.img,
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result,
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get_palette(args.palette),
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opacity=args.opacity,
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out_file=args.out_file)
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if __name__ == '__main__':
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main()
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