wing-ops/prediction/image/mx15hdi/Detect/mmsegmentation/tests/test_inference.py
jeonghyo.k 3946ff6a25 feat(prediction): 이미지 분석 서버 Docker 패키징 + DB 코드 제거
- 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
2026-03-10 18:37:36 +09:00

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Python

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import os.path as osp
import mmcv
from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor
def test_test_time_augmentation_on_cpu():
config_file = 'configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py'
config = mmcv.Config.fromfile(config_file)
# Remove pretrain model download for testing
config.model.pretrained = None
# Replace SyncBN with BN to inference on CPU
norm_cfg = dict(type='BN', requires_grad=True)
config.model.backbone.norm_cfg = norm_cfg
config.model.decode_head.norm_cfg = norm_cfg
config.model.auxiliary_head.norm_cfg = norm_cfg
# Enable test time augmentation
config.data.test.pipeline[1].flip = True
checkpoint_file = None
model = init_segmentor(config, checkpoint_file, device='cpu')
img = mmcv.imread(
osp.join(osp.dirname(__file__), 'data/color.jpg'), 'color')
result = inference_segmentor(model, img)
assert result[0].shape == (288, 512)