Dense-UAV-prepare/README.md

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

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

Запуск (для вашего пути)

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:

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:

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