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# デバッグガイド
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## 処理プロセスの単体デバッグ
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顔検出処理をBlenderアドオンから独立してテストできます。
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### セットアップ
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```bash
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# 仮想環境をアクティベート
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source .venv/bin/activate
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# 必要なパッケージがインストールされていることを確認
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pip install ultralytics opencv-python torch
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```
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### 基本的な使い方
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#### 画像ファイルで検出をテスト
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```bash
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# 検出結果を画面に表示
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python debug_detector.py --image path/to/image.jpg
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# 検出結果を保存
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python debug_detector.py --image path/to/image.jpg --output result.jpg
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# マスク画像も保存
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python debug_detector.py --image path/to/image.jpg --output result.jpg --save-mask
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```
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#### 動画ファイルで検出をテスト
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```bash
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# 特定のフレームをテスト
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python debug_detector.py --video path/to/video.mp4 --frame 100
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# フレーム範囲をテスト（画面表示）
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python debug_detector.py --video path/to/video.mp4 --start 0 --end 10
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# フレーム範囲を処理して動画保存
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python debug_detector.py --video path/to/video.mp4 --start 0 --end 100 --output result.mp4
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```
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### パラメータ調整
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```bash
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# 信頼度閾値を調整（デフォルト: 0.5）
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python debug_detector.py --image test.jpg --conf 0.3
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# NMS IoU閾値を調整（デフォルト: 0.45）
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python debug_detector.py --image test.jpg --iou 0.5
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# マスクサイズを調整（デフォルト: 1.5）
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python debug_detector.py --image test.jpg --mask-scale 2.0
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# マスクのぼかし半径を調整（デフォルト: 20）
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python debug_detector.py --image test.jpg --feather-radius 30
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```
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### カスタムモデルの使用
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```bash
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python debug_detector.py --image test.jpg --model path/to/custom_model.pt
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```
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## 推論サーバーの単体起動
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推論サーバーを単独で起動してテストすることもできます。
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### サーバー起動
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```bash
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# 仮想環境をアクティベート
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source .venv/bin/activate
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# サーバーを起動（ポート8181）
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python server/main.py
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```
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### APIテスト
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別のターミナルで：
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```bash
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# サーバー状態を確認
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curl http://127.0.0.1:8181/status
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# マスク生成をリクエスト
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curl -X POST http://127.0.0.1:8181/generate \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"video_path": "/path/to/video.mp4",
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"output_dir": "/tmp/masks",
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"start_frame": 0,
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"end_frame": 10,
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"conf_threshold": 0.5,
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"iou_threshold": 0.45,
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"mask_scale": 1.5
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}'
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# タスクの状態を確認（task_idは上記レスポンスから取得）
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curl http://127.0.0.1:8181/tasks/{task_id}
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# タスクをキャンセル
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curl -X POST http://127.0.0.1:8181/tasks/{task_id}/cancel
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```
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## トラブルシューティング
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### GPU（ROCm）が認識されない
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```bash
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# PyTorchがROCmを認識しているか確認
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python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')"
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# ROCm環境変数を確認
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echo $ROCM_PATH
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echo $HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION
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```
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環境変数が設定されていない場合：
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```bash
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source .envrc
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# または
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eval "$(direnv export bash)"
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```
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### モデルが見つからない
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デフォルトモデルは `models/yolov8n-face-lindevs.pt` に配置する必要があります。
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```bash
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ls -l models/yolov8n-face-lindevs.pt
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```
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### メモリ不足エラー
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大きな動画を処理する場合、メモリ不足になる可能性があります：
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- フレーム範囲を小さく分割して処理
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- `--conf` 閾値を上げて検出数を減らす
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- より小さいモデルを使用
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## デバッグのベストプラクティス
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1. **まず画像でテスト**: 動画よりも画像の方が早く結果を確認できます
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2. **パラメータの影響を理解**: `--conf`、`--mask-scale` などを変えて結果を比較
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3. **小さいフレーム範囲から始める**: 動画テストは最初は5-10フレーム程度で
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4. **結果を保存して比較**: `--output` オプションで結果を保存し、パラメータごとに比較
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