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데이터셋 생성 (build_split)

코드 설명

코드명	설명
build_new_dataset.py	원본 데이터셋 중 큰 심볼 보유한 도면만으로 '학습용 데이터셋' 생성
split_new_dataset.py	생성된 데이터셋에 Dilation, Resize 적용
big_symbol.txt	데이터셋 내 큰 심볼 정보 관련 텍스트 파일

코드 실행

위 파일에서 필요한 파라메터 및 경로 지정 후 실행

• common_path(원본 데이터셋) 경로 지정
• new_folder_path(생성 데이터셋 저장 위치) 경로 지정

데이터 증강 (augmentation)

• refactor 디렉토리 내에 있는 파일은 아직 수정 진행 중인 내용

코드 설명

코드명	설명
domain_randomize.py	배경 없이(흰색 배경) 큰 심볼에 Domain Randomization 적용한 결과 생성
domain_randomize_with_bg.py	배경 포함하여 큰 심볼에 Domain Randomization 적용한 결과 생성
image_aug.py	도면 이미지에 Flipping(Vertical / Horizontal), Rotation(180 degree) 적용한 결과 생성 (각각)
symbol_aug.py	도면 이미지 중, 심볼에만 Rotation(180 degree) 적용한 결과 생성
aug_pipeline.py	image_aug.py 와 symbol_aug에 적용되어야 할 내용 한 번에 생성
a_with_bbox.py	증강 적용이 제대로 생성되었는지 bounding_box 표시 (디버깅용)

etc (tools)

• 큰 심볼 작업 중 필요한 코드 모음

코드 설명

코드명	설명
class_count.py	클래스별 큰 심볼 개수, 저장된 위치 정보를 .txt 파일로 저장
comp_filename.py	정상적으로 데이터셋 생성/증강이 적용되었는지 확인하기 위한 용도 (특정 디렉토리의 annfiles/images 내용 차이 확인 여부)
compare_filename.py	정상적으로 데이터셋 생성/증강이 적용되었는지 확인하기 위한 용도 (학습용 디렉토리의 annfiles/images 내용 차이 확인 여부)
del_filename.py	annfiles/images 두 디렉토리 중, 한 디렉토리에만 있는 파일 삭제
draw_bbox.py	정답 BBox 이미지 위에 생성