Files

pikaliov 3b5778e303 Unify segmentation classes (17) across GTA-UAV and UAV_VisLoc

Extract shared UNIFIED_PROMPTS (17 classes, ID 0-16) into
scripts/seg_classes.py for transfer learning compatibility.
Both run_gta_uav.py and run_uav_visloc.py now import from it.

Key change: swimming pool moved from ID 13 → ID 16, so sports field
(ID 13), muddy ground (14), embankment (15) have stable IDs across
both datasets. Missing classes in a dataset = 0 pixels = 0 loss.

Updated: README, CLAUDE.md, segmentation_class_analysis.md, palette.
Deleted old UAV_VisLoc segmentations (need regeneration with 17 classes).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-17 22:06:10 +03:00

2.7 KiB

Raw Blame History

CLAUDE.md

Что это за проект

Пайплайн автоматической генерации 4 вспомогательных модальностей (depth, edges, segmentation, canopy height) из RGB-изображений аэрофотоснимков. Используется для подготовки обучающих данных для NADEZHDA — системы cross-view geolocalization (БПЛА ↔ спутник).

Быстрый старт

# World-UAV (973K images, основной датасет)
python -m src.main

# UAV_VisLoc (81K images)
python scripts/run_uav_visloc.py

# GTA-UAV-LR (48K images, synthetic GTA V)
python scripts/run_gta_uav.py

# Тесты (143 шт, без GPU)
python -m pytest src/tests/ -v

Ключевые решения

Формат выхода: SafeTensors (zero-copy mmap, ~0.1ms чтение). Не NPY, не PNG, не .pt.
Структура директорий: модальность = папка (depth/, edge/, segm/, chm/, safetensors/), не суффикс файла.
Стадии последовательно — одна модель в GPU за раз (экономия VRAM).
Сегментация: SegEarth-OV3 (SAM 3.1 + open-vocabulary prompts). 11 классов для World-UAV, 17 unified для UAV_VisLoc + GTA-UAV (единые ID для transfer learning).
CHMv2 только FP32 — в FP16 NaN.

Структура кода

src/main.py          — точка входа, оркестрация стадий
src/augmentor/       — inference, I/O, dataset discovery
src/conf/            — gin-configurable dataclasses
src/nn/              — вендорированные DA3 + SegEarth-OV3
scripts/             — run_uav_visloc.py, migrate_layout.py
in/config_files/     — gin-конфиги
docs/                — документация

Конфигурация

Все параметры через gin. CLI override: --gin "PipelineConfig.source = 'db'".

Для нового датасета — создать скрипт в scripts/ (пример: run_uav_visloc.py), не новый gin-файл.

Что НЕ делать

Не добавлять классы сегментации в segmentation.gin для конкретного датасета — использовать scripts/seg_classes.py (единый набор 17 классов для transfer learning).
Не использовать .pt (torch.save) для хранения тензоров — pickle, медленно.
Не рендерить depth/seg в RGB colormap для обучения — OOD для DINOv3, потеря информации.

2.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape