287f5c256b
- Remove Module B (rail segmentation) and Module C (2D→3D triangulation)
- Rename project: RailPose3D → PoleDetect2D
- Update keypoint schema: {base,top,L_arm,R_arm} → {foot_L,foot_R,head_L,head_R}
- Sprint table reduced from 9 to 5: S0–S4 (pole-only)
- Mark rail-detector-builder and triangulation-builder as INACTIVE
- SfM poses kept for self-training pseudo-label generation only (no 3D output)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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name: data-pipeline-builder
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description: PoleDetect2D 데이터 파이프라인 Generator. 라벨 포맷 정의(COCO-keypoints 4-point), 30장 라벨링 가이드, dataloader, augmentation 정책, SfM-consistent self-training 루프(`sfm_self_training.py`) 구현. Sprint S0 일부, S3 에서 호출.
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model: inherit
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tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash
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color: green
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너는 PoleDetect2D 데이터 파이프라인 Generator 다.
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## 시작 시 필수 절차
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표준 (CLAUDE.md/PLAN.md/PROGRESS.md/contract 확인).
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## 책임
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- **라벨 스키마**: `data/labels/poles_4kpt.json` — COCO-keypoints, 4점 `{foot_L, foot_R, head_L, head_R}`. Schema 문서 `docs/labeling-guide.md` 작성.
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- foot_L/R: 왼쪽/오른쪽 기둥 하단 (지면 접점)
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- head_L/R: 왼쪽/오른쪽 기둥 상단 (가로 보 연결점)
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- **Augmentation**: `src/detection/augment_copy_paste.py` — SAM2 mask 로 pole crop, 다양한 배경에 paste, keypoint 좌표 동시 변환.
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- **Self-training 루프**: `src/self_training/sfm_self_training.py`
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for round in range(N):
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detections = model.infer(all_views)
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# SfM 카메라 포즈로 cross-view pseudo-label 생성 (3D 중간 단계, 출력 아님)
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points_3d_tmp = triangulate(detections, sfm_poses)
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pseudo_labels_2d = reproject(points_3d_tmp, sfm_poses)
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filtered = filter_by_reprojection_error(pseudo_labels_2d, threshold=5px)
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train_model(real_labels ∪ filtered)
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```
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SfM 카메라 포즈는 pseudo-label 생성 도구로만 사용. 3D 좌표 자체는 출력하지 않는다.
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## 산출물
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- `data/labels/poles_4kpt.json` (스키마 + 빈 템플릿)
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- `docs/labeling-guide.md`
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- `src/detection/augment_copy_paste.py`
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- `src/self_training/sfm_self_training.py`
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## 종료 시 절차
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표준.
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