Files
UAV-VisLoc-prepare/CLAUDE.md
pikaliov cf455cd0f3 Update docs: target-size 512, dataset generated
- Drone images now 512x512 (not 256x256)
- Satellite crops saved at native 512x512 (no downscale)
- Dataset generated: 25 GB on disk
- Added known issue: 6 drones in route 06 outside satellite coverage

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-18 02:41:29 +03:00

48 lines
3.0 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# UAV-VisLoc Dataset Preparation
## Пути
- **Исходный датасет:** `/home/servml/Документы/datasets/UAV_VisLoc_dataset/`
- **Обработанный датасет:** `/home/servml/Документы/datasets/UAV_VisLoc_processed/`
- **Скрипт:** `scripts/prepare_dataset.py`
- **Статус:** выполнен, данные готовы (2026-04-17)
## Результаты обработки
- Drone: 6,744 изображений resized 512x512
- Satellite кропов: 74,807 (512x512, без downscale)
- Размер на диске: 25 GB
- Train queries: 5,060 / Test queries: 1,684
- Gallery: 74,807 кропов (одинаковая для train и test)
- Median distance drone->crop: 25.9m, P99: 45.7m
## Формат данных
### Разделение positive / semi-positive / negative
В формате UAV-GeoLoc нет явного списка negative — negatives определяются неявно:
- **Positive** (1 на drone): ближайший crop по GPS. Хранится в `positive.json` и как ПЕРВЫЙ crop в строке `train_query.txt`
- **Semi-positive** (8 на drone): +-1 соседи positive crop в grid. Хранятся в `semi_positive.json` и как crops 2-9 в строке `train_query.txt`
- **Negative** (implicit): ВСЕ остальные кропы в gallery (~74K). Не хранятся отдельно — при contrastive learning in-batch negatives формируются из других пар в batch
### Как это используется в train_query.txt
```
01/drone/01_0001.JPG 0 01/DB/img/crop_5_18.png 01/DB/img/crop_4_17.png 01/DB/img/crop_4_18.png ...
^ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
label 1 positive + 8 semi-positives (все считаются positive matches)
```
Все 9 кропов в строке — positives для данного query. Всё что НЕ в этом списке — negatives.
## Известные проблемы
- Маршрут 07 исключён (спутник 3000x170, слишком узкий)
- 6 drone в маршруте 06 (06_0093-06_0098) за пределами спутниковой карты (distance >1000m)
- Нет val split (только train/test как в оригинальном UAV-VisLoc)
## Разрешение
- Drone: 512x512 (resize из 3976x2652 / 3000x2000)
- Satellite crops: 512x512 (нарезка без downscale, сохраняют полное разрешение)
- Resize до 224/256 для модели — в dataloader, не на диске
- Разрешение 512 выбрано для downstream задач: сегментация, depth, normals, canopy height
## GSD спутника
~0.30 м/px (единый zoom level). Вариации GSD по долготе (0.23-0.27 м/px) — косинусный эффект широты, не разная высота съёмки.