프로젝트 개요
소스 보관본에는 항만·갠트리 관련 이미지와 forklift, cone, bollard, person의 4개 클래스 목록이 있었으나 검출 박스나 분할 마스크는 없었습니다. 모델 학습 여부를 결정하기 전에 날씨, 조명, 카메라 열화, 객체 표현, 문서를 검토할 통제된 데모 세트가 필요했습니다.
납품 목표
소스 기반 증강과 생성 시각 예시를 분리한 추적 가능한 패키지를 만들었습니다. 변환 이미지마다 시나리오, 소스, 시드, 파라미터를 기록했습니다. 결과물은 데이터 계획 및 검토용이며 모델 정확도 증명이나 주석 완료 생산 데이터가 아닙니다.
구현 절차
소스 관리, 재현 가능한 이미지 처리, 생성 장면, 정량 파일 검사, 육안 검토를 하나의 흐름으로 구성했습니다.
- 01
소스 보관본 감사
이미지, 크기, 클래스, 주석 형식을 조사하고 클래스 목록만 있으며 박스와 마스크가 없음을 기록했습니다.
- 02
소스 적격성 관리
파일명과 콘택트 시트를 검토해 무관한 외부 도로 이미지를 제외하고 승인된 항만·야드 소스로 재생성했습니다.
- 03
8개 스트레스 조건 생성
맑은 낮, 야간 야드, 우천 카메라, 안개, 일몰 역광, 모션 블러, 전경 가림, 감시 압축에 각각 1280 x 720 이미지 6개를 생성했습니다.
- 04
클래스 중심 장면 생성
crane, container, cone, forklift에 각각 10개 이미지를 생성하고 소스 기반 증강과 분리 보관했습니다.
- 05
포즈와 배경 검토
도로 경계석 기울기, 건설 현장 기울기, 공장 요 또는 기울기 예시 3개를 생성했습니다.
- 06
증거와 문서 패키징
메타데이터와 품질 요약, 콘택트 시트 2개, 대표 이미지 16개를 담은 19페이지 고객 문서를 만들었습니다.
납품 패키지
- 재현 가능한 생성기
- 고정 시드와 출력 메타데이터를 포함한 8개 이미지 스트레스 조건 스크립트.
- 48개 증강 이미지
- 8개 시나리오별 1280 x 720 JPG 6개와 출력별 메타데이터 1행.
- 클래스별 생성 이미지 40개
- crane, container, cone, forklift별 10개로 소스 이미지와 분리.
- 포즈·배경 예시
- 방향, 구도, 환경 변화를 검토하는 생성 이미지 3개.
- 고객 검토 문서
- 대표 이미지 16개, 범위, 사용 한계를 포함한 19페이지 DOCX와 PDF.
검증된 증거
아래 수치는 파일, 메타데이터, 문서 검사 결과이며 모델 성능 지표가 아닙니다.
소스 감사
4개 클래스명, 박스와 마스크 없음.이미지 수준 시뮬레이션과 계획에는 사용할 수 있으나 추가 주석 없는 지도 검출 학습 근거는 아닙니다.
증강 출력
8개 시나리오의 1280 x 720 JPG 48개.시나리오마다 6개이며 소스, 시나리오, 시드, 변환 파라미터를 기록했습니다.
품질 검사
오류, 불명 행, 외부 소스, 저정보 후보, 근접 중복 쌍 모두 0건.밝기는 39.4~137.5, 이미지 표준편차는 15.5~62.6으로 측정됐습니다.
생성 검토 자산
클래스 이미지 40개, 포즈·배경 3개, 대표 이미지 16개가 포함된 19페이지.개수와 문서 구성의 검증이며 주석 품질이나 모델 적합성 증명은 아닙니다.
수행한 검증
- 증강 이미지 48개가 모두 열리고 1280 x 720 크기임을 확인했습니다.
- 메타데이터 48행과 8개 시나리오별 출력 6개를 확인했습니다.
- 소스 필터링 후 콘택트 시트 2개를 검토해 무관한 외부 도로 이미지가 남지 않았음을 확인했습니다.
- 클래스 이미지 40개와 포즈·배경 3개를 열어 개수를 확인했으며 라벨 또는 모델 정확도는 시험하지 않았습니다.
사용 및 증거 한계
이 사례가 입증하는 범위는 데이터 감사, 이미지 증강, 생성 시각 자료, 메타데이터, 품질 검사, 고객 문서입니다. 소스가 주석 준비 상태라는 주장, 생성 이미지가 검증된 학습 라벨이라는 주장, 검출기가 특정 precision, recall, mAP를 달성했다는 주장은 포함하지 않습니다. 모델 개발 전에는 주석, 학습·검증 분할, 실제 장면 대표성, 클래스 균형, 주석 QA, 지표 기반 인수 기준이 필요합니다.