# UAVDense (DenseUAV) prepare

Утилита для сканирования локальной копии **DenseUAV** и генерации индекс‑файлов для retrieval/metric learning пайплайна.

## Что генерируется

В выходной директории создаются:
- `index/train_db.txt` — список всех satellite изображений (DB / gallery для обучения)
- `index/train_query.txt` — строки вида: `path label pos1 pos2 ...`
- `index/test_db.txt` — список всех `test/gallery_satellite` изображений
- `index/test_query.txt` — строки вида: `path label pos1 pos2 ...`
- `stats/stats.json` — сводная статистика и проверки целостности
- `gps/gps_{split}.csv` — распарсенные `Dense_GPS_*.txt`

## Установка

```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

## Запуск (для вашего пути)

```bash
python3 -m uavdense_prepare \
  --root "/media/servml/SSD_2_2TB/datasets/cvgl_datasets/DenseUAV" \
  --out  "./out_uavdense" \
  --exclude-old
```

Опция `--exclude-old` исключает `*_old.tif` из DB и positive list.

## Режим как в UAV-VisLoc-prepare (создать новую папку с ресайзом)

Если хотите получить **новую папку датасета** с ресайзнутыми изображениями (и конвертацией спутника `tif -> png`), используйте `--dst`:

```bash
python3 -m uavdense_prepare \
  --root "/media/servml/SSD_2_2TB/datasets/cvgl_datasets/DenseUAV" \
  --dst  "/media/servml/SSD_2_2TB/datasets/cvgl_datasets/DenseUAV_processed_256" \
  --target-size 256 \
  --out  "./out_uavdense_processed_256" \
  --exclude-old
```

В этом режиме индексы будут указывать на файлы в `--dst`.

Для быстрой проверки можно ограничить обработку:

```bash
python3 -m uavdense_prepare \
  --root "/media/servml/SSD_2_2TB/datasets/cvgl_datasets/DenseUAV" \
  --dst  "./DenseUAV_processed_debug" \
  --target-size 256 \
  --limit-ids 5 \
  --out  "./out_uavdense_debug" \
  --exclude-old
```