- 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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# CLAUDE.md — PoleDetect2D
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> **프로젝트 명**: **PoleDetect2D** — 드론 영상에서 **라멘구조 전철주(portal-frame catenary pole)** 를 2D로 검출하는 R&D 프로젝트.
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> (구 프로젝트명: RailPose3D. 2026-04-28 범위 축소: 레일 제거, 3D 제거, 라멘구조 전철주 2D 검출에 집중.)
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## 0. 모든 에이전트 첫 행동 (필수)
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세션이나 서브에이전트가 시작되면 **반드시** 다음을 먼저 수행한다:
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1. [PLAN.md](PLAN.md) 를 읽는다 — 불변 기준선·sprint 분할·검증 지표.
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2. [PROGRESS.md](PROGRESS.md) 를 읽는다 — 현재 sprint, 다음 액션, blocker.
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3. 자신의 역할이 어느 sprint 에 속하는지 PROGRESS.md 의 *Current Sprint* 섹션과 대조해 명시한 뒤 작업을 시작한다.
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작업이 끝나면 **반드시** PROGRESS.md 의 Sprint 상태판 + Activity Log 를 갱신한다.
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## 1. Goal (요약)
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- **입력**: 드론 nadir + oblique 영상.
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- **출력**: 라멘구조 전철주의 4-keypoint 픽셀 좌표 `{foot_L, foot_R, head_L, head_R}` + 신뢰도.
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- **제약**: 라벨 30장만 보유 (zero-shot/transfer/self-training 우선), Windows 환경, 한국 catenary 도메인.
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- **범위 밖**: 레일 검출, 3D 좌표 추출, GeoJSON/DXF export.
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## 2. Architecture (단일 모듈)
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| Module | 책임 | 채택 |
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| **A** Pole keypoint | 라멘구조 4-keypoint `{foot_L, foot_R, head_L, head_R}` | RTMPose-m / ViTPose |
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- **foot_L / foot_R**: 왼쪽/오른쪽 기둥 하단 (지면 접점)
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- **head_L / head_R**: 왼쪽/오른쪽 기둥 상단 (가로 보 연결점)
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자세한 근거는 [docs/plan.md](docs/plan.md) 참조.
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### 절대 하지 않는 것
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- bbox 기반 detector 로 foot 추정 (oblique view 에서 가로 보가 foot 으로 오인됨 — 기하 문제)
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- 30장으로 큰 모델 from-scratch 학습
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- BlenderProc 합성 데이터에만 의존
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- 레일 검출 코드 추가 (범위 밖)
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- 3D 삼각측량 코드 추가 (범위 밖)
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## 3. Harness 설계 원칙 (Anthropic engineering blog 기반)
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이 프로젝트는 **Planner / Generator / Evaluator** 3-역할 분리 하네스로 운영한다.
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- **Planner = `plan-architect` 에이전트** — sprint 단위로 분해, contract(번호 매긴 성공 조건) 작성.
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- **Generator = `pole-detector-builder`, `data-pipeline-builder`** — 검출 모델, 데이터 파이프라인, self-training 구현.
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- **Evaluator = `module-evaluator` 에이전트** — PCK@5px 로 contract pass/fail 판정.
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원칙:
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- **Decomposition** — 한 sprint 에 한 feature 만.
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- **File-based handoff** — 대화 턴이 아니라 PLAN.md / PROGRESS.md / `docs/contracts/*.md` 로 인계.
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- **Context reset over compaction** — 컨텍스트 압박 시 `/handoff` 로 상태 스냅샷 후 새 세션 시작.
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- **Evaluator tuning loop** — evaluator 의 판단이 사용자와 어긋나면 evaluator 프롬프트를 갱신.
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- **Iterative simplification** — 모델 개선 시 하네스 컴포넌트가 여전히 load-bearing 인지 재검증.
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## 4. 운영 워크플로
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```
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[user] → /start # PLAN+PROGRESS 자동 로드·요약
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→ /sprint <id> # plan-architect → contract 생성
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→ builder agent 작업 # generator
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→ /eval A # module-evaluator → PCK pass/fail
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→ /progress # PROGRESS.md 갱신
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↳ context 부족 시 /handoff 후 새 세션
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```
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## 5. 디렉터리 규약
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```
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detectelectronpole/
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├── CLAUDE.md ← 이 파일
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├── PLAN.md ← 불변 기준선
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├── PROGRESS.md ← 현재 상태 (자주 갱신)
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├── README.md
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├── docs/
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│ ├── plan.md ← 사용자 승인 상세 plan
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│ ├── research.md
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│ ├── contracts/ ← sprint contract 파일 (S<n>-contract.md)
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│ └── handoffs/ ← context 핸드오프 스냅샷
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├── data/ ← 드론 원본·라벨 (gitignored)
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├── configs/ ← MMPose 설정
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├── src/
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│ ├── detection/ ← Module A (pole keypoint)
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│ └── self_training/ ← SfM-consistent pseudo-label loop
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├── pipeline/
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│ └── run_detect.py ← detection orchestrator
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├── tests/
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└── .claude/
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├── agents/ ← 서브에이전트
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├── skills/ ← /start, /sprint, /eval, /progress, /handoff, /contract
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└── settings.json ← hooks
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```
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## 6. 코딩·환경 규약
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- Python 3.11+, `uv` 또는 conda 환경.
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- 라이브러리: `mmpose`, `albumentations`, `opencv-python`, `numpy`, `scipy`.
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- 타입 힌트 필수, `ruff` + `pytest`.
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- 모든 detection 출력은 **COCO-keypoints** 포맷 (pole).
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- SfM 카메라 포즈는 self-training pseudo-label 생성 용도로만 사용 (3D 출력 없음).
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## 7. Memory & Imports
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- 자동 메모리: `~/.claude/projects/d--MYCLAUDE-PROJECT-detectelectronpole/memory/`
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- 사용자 글로벌 지침: `@~/.claude/CLAUDE.md`
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## 8. 응답 언어
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기본 한국어. 기술 용어·라이브러리·식별자는 영어 그대로. 코드 주석은 영어.
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이 파일을 읽은 에이전트는 **반드시** PLAN.md + PROGRESS.md 로 이어서 진행할 것.
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