Charger le checkpoint et construire le modèle une seule fois

Le modèle est laissé dans l'environnement Python persistant de reticulate (_OC_MODEL). Les appels suivants avec les mêmes paramètres ne rechargent rien : c'est ce qui évite de relire 520 Mo de checkpoint et de reconstruire PVTv2-b3 à chaque tuile.

Usage

init_inference_model(
  model_path,
  model_name = "pvtv2",
  open_canopy_src = NULL,
  num_bands = 4L,
  img_size = 640L
)

Arguments

model_path

Chemin du modèle .ckpt (PyTorch Lightning)

model_name

"unet" ou "pvtv2"

open_canopy_src

Chemin vers le code source Open-Canopy (pour PVTv2)

num_bands

Nombre de canaux d'entrée (4 : R, G, B, PIR)

img_size

Taille de référence du modèle (multiple de 32)

Value

TRUE si le modèle a été (re)construit, FALSE s'il était déjà chargé