diff --git a/configs/sam_merge_status.json b/configs/sam_merge_status.json index a1652d0..e3a2395 100644 --- a/configs/sam_merge_status.json +++ b/configs/sam_merge_status.json @@ -69,9 +69,9 @@ }, { "id": "M1j", - "name": "확정 설정 8장 검증", + "name": "확정 설정 16장 검증", "state": "done", - "detail": "8장 실측 무라벨(conf 0.10): 0654 5.0 · 0006 5.0 · 0653 4.7 · 0079 4.4 · 0484 3.0 · 0274 2.9 · 0321 2.5 · 0475 1.5 → 평균 3.6%. 같은 8장 기준선은 평균 21.8%. 소요 466~662초/장(평균 548초). 중간에 PC 다운으로 2장 유실, 재개함." + "detail": "16장 실측 무라벨(conf 0.10): 최소 0.5%(0423) ~ 최대 6.4%(0581), 평균 3.44%. 15/16 장이 5% 이하. 같은 16장 기준선 평균 19.9%. 소요 466~907초/장(평균 585초). 예상이 틀린 곳: 물 많은 사진이 위험할 것으로 봤으나 0423 이 0.5% 로 최저였다 — water surface/reservoir 검출이 0이어도 다른 프롬프트가 그 면적을 덮는다." }, { "id": "M2", @@ -91,6 +91,10 @@ "state": "closed", "text": "통짜(1×1) 패스는 대상 하나에 인스턴스가 하나만 남는다 — 도로 한쪽 차로, 논 한 필지만 잡힘. --wide-in-tiles 로 해결(측정치는 M1e)." }, + { + "state": "open", + "text": "0581 무라벨 6.4% — 16장 중 유일한 5% 초과. 원인 확인함: 큰 구멍이 없다. 구멍 1,554개 중 최대가 0.83%, 상위 6개 합이 2.15% 뿐이고 나머지 4.25%가 작은 조각 1,548개로 흩어져 있다. 자재 야적장·건물 밀집 구역이라 폴리곤이 1,079개 나왔는데도 객체 사이 얇은 틈이 누적된 것. 0654 유형(큰 필지 통째 누락)과 다르다. 프롬프트로는 못 줄인다 — 후처리(폴리곤 팽창·구멍 메우기) 영역." + }, { "state": "open", "text": "orange traffic cone / yellow safety cone 은 어느 집합에도 없어 검출 52 폴리곤이 버려진다. [cone] 그룹이 주석 처리돼 있음 — 나란히 놓인 콘이 한 덩어리로 융합된다는 이유." diff --git a/docs/envsetting.md b/docs/envsetting.md new file mode 100644 index 0000000..2ed8763 --- /dev/null +++ b/docs/envsetting.md @@ -0,0 +1,210 @@ +# 다른 PC(RTX 4090)에 SAM 3.1 검출 환경 세우기 — 작업 지시 프롬프트 + +이 문서는 그대로 복사해서 새 PC 의 Claude Code(또는 사람)에게 주는 **작업 지시서**다. +아래 `---` 사이를 통째로 붙여넣으면 된다. + +측정 근거: RTX 3060 12GB 에서 사진 1장 548초. 4090 24GB 추정 80~180초. +자세한 내역은 `docs/pilot/sam_merge.html` 의 단계 기록을 봐라. + +--- + +## 지시 + +RTX 4090 이 달린 이 PC 에 드론 사진 SAM 3.1 검출 환경을 세워라. +목적은 사진 1장을 튜닝된 설정으로 검출해 3060 대비 실제 배속을 재는 것이다. +전체 블록 실행은 그 측정 뒤에 결정한다. + +### 전제 + +- OS: Windows (원래 환경과 같음). Linux 면 경로 구분자만 바꿔라. +- GPU: RTX 4090 24GB. `nvidia-smi` 로 드라이버가 올라와 있는지 먼저 확인해라. +- 소스 PC 에서 가져와야 하는 큰 파일이 2종 있다 (아래 3, 4단계). git 에 없다. + +### 1. 리포 2개 clone + +두 리포를 **형제 폴더로** 두어라. `sam3_multi_prompt.py` 가 기본값으로 +`../sam31server` 를 찾는다 (환경변수 `SAM31SERVER_DIR` 로 바꿀 수 있다). + +``` +D:\MYCLAUDE_PROJECT\ +├── railway-client\ +└── sam31server\ +``` + +```bash +git clone https://gitea.hmac.kr/kimminsung/railway-client.git +git clone https://gitea.hmac.kr/kimminsung/sam31server.git + +cd railway-client +git checkout sam31-coverage-tuning +``` + +**브랜치 체크아웃을 빠뜨리지 마라.** `main` 에는 튜닝된 프롬프트 +(`prompts/discovery_v4.txt`)와 집합 정의(`configs/merge_groups_v4.txt`), +그리고 `--wide-in-tiles` 플래그가 없다. + +`sam31server` 는 FastAPI 서버지만 **서버를 띄울 필요는 없다.** +검출 스크립트는 그 안의 `sam3` 패키지를 `sys.path` 로 직접 import 한다 +(`tools/sam3_multi_prompt.py:28-33`). `app/` 은 안 쓴다. + +### 2. Python 환경 + +venv 를 **복사하지 마라.** 절대경로가 박혀 있어 깨진다. 새로 만들어라. + +원본 환경 (참고용, 실측): +- Python 3.12.8 +- torch 2.10.0+cu126 (CUDA 12.6) + +```bash +cd sam31server +python -m venv .venv +.venv\Scripts\activate + +# torch 는 CUDA 버전에 맞춰 먼저 설치해라 (requirements.txt 의 torch>=2.4.0 보다 우선) +pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 + +pip install -r requirements.txt +``` + +`sam3` 는 pip 설치 대상이 아니다 (site-packages 에 없고 .pth 도 없다). +폴더가 있으면 된다. 의존성만 깔면 끝이다. + +설치 확인: +```bash +.venv\Scripts\python.exe -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))" +``` +`True` 와 `NVIDIA GeForce RTX 4090` 이 나와야 한다. + +### 3. 체크포인트 + BPE 사전 (git 에 없음, 수 GB) + +`.gitignore` 가 `*.pt`, `*.gz` 를 뺀다. + +필요한 것: +- `sam3.1_multiplex.pt` — HuggingFace `facebook/sam3.1` +- `bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz` + +받는 방법 둘 중 하나: +1. HuggingFace 에서 새로 받는다 (`huggingface-cli download facebook/sam3.1`) +2. 소스 PC 의 HF 캐시를 복사한다 + (`C:\Users\<사용자>\.cache\huggingface\hub\models--facebook--sam3.1\...`) + +경로 지정은 셋 중 하나 (앞이 우선): +1. CLI 인자 `--checkpoint` / `--bpe` +2. 환경변수 `SAM3_CHECKPOINT` / `SAM3_BPE` +3. `sam31server/configs/auto_labeling/segment_anything_3.yaml` 의 + `params.model_path` / `params.bpe_path` + +3번 파일에는 **원래 PC 의 절대경로가 적혀 있다.** 그대로 쓰면 파일을 못 찾는다. +환경변수로 덮거나 이 파일을 고쳐라. + +### 4. 원본 사진 (git 에 없음, 블록당 약 1.2GB) + +`.gitignore:42` 가 `output/` 을 통째로 뺀다. + +소스 PC 에서 복사해라: +``` +railway-client/output/sam3/stage_BlockYYX/ JPEG 69장, 장당 14~23MB +``` +SMB 공유, rsync, 외장 디스크 아무거나. 방법은 상관없다. + +### 5. 시험 실행 — 사진 1장 + +```bash +set SAM31SERVER_DIR=D:\MYCLAUDE_PROJECT\sam31server +set SAM3_CHECKPOINT=<체크포인트 절대경로> +set SAM3_BPE= + +cd D:\MYCLAUDE_PROJECT\railway-client + +..\sam31server\.venv\Scripts\python.exe tools\sam3_multi_prompt.py ^ + --input output\sam3\stage_BlockYYX\DJI_20250805165516_0654.JPG ^ + --output output\sam3\gpu4090_test\DJI_20250805165516_0654_multi.json ^ + --prompts prompts\discovery_v4.txt ^ + --wide-prompts prompts\wide_v1.txt --wide-in-tiles ^ + --cols 6 --rows 4 --conf 0.10 --merge ^ + --batch 32 +``` + +`--batch 32` 는 24GB 라서 가능하다. 3060 은 VRAM 때문에 16 이 한계였다. +OOM 이 나면 24 → 16 으로 낮춰라. + +**비교 기준 (3060 실측, 같은 사진 0654):** + +| 구간 | 3060 | +|---|---| +| 타일 패스 (24타일 × 6청크 = 144 forward) | 410초 | +| 통짜 패스 | 43초 | +| 모델 로딩 + NMS + 병합 + 저장 | 약 105초 | +| **합계** | **466~662초 (10장 평균 548초)** | + +로그에 찍히는 `전체 1장 완료 — N초` 와 타일별 시간을 그대로 보고해라. + +### 6. 결과 검증 + +무라벨(미검출) 지표를 재라. GPU 불필요: + +```bash +python tools\coverage_stats.py ^ + --run-dir output\sam3\gpu4090_test ^ + --groups configs\merge_groups_v4.txt ^ + --size 8192,5460 +``` + +0654 는 3060 에서 **무라벨 5.0%** 가 나왔다. 4090 에서도 5% 근처여야 한다. +GPU 아키텍처가 달라 비트 단위로 같지는 않지만 소수점 아래에서만 달라야 한다. +**1%p 넘게 벌어지면 설정이 다른 것이니 멈추고 보고해라.** + +### 7. 전체 블록 실행 (측정 뒤 지시 받고 할 것) + +`--input` 을 **폴더**로, `--outdir` 로 주면 모델을 한 번만 로딩한다. +장별로 프로세스를 새로 띄우면 사진마다 60~90초를 로딩에 버린다. + +```bash +..\sam31server\.venv\Scripts\python.exe tools\sam3_multi_prompt.py ^ + --input output\sam3\stage_BlockYYX --outdir output\sam3\YYX_v4 ^ + --prompts prompts\discovery_v4.txt ^ + --wide-prompts prompts\wide_v1.txt --wide-in-tiles ^ + --cols 6 --rows 4 --conf 0.10 --merge --batch 32 +``` + +끝나면 집합 병합: +```bash +python tools\merge_labels.py --json <각 _multi.json> --groups configs\merge_groups_v4.txt --gap 2 +``` + +### 8. 결과 회수 + +산출 JSON 만 가져오면 된다 — 장당 2~5MB, 69장 약 300MB. +집계·병합·뷰어 생성은 GPU 없이 원래 PC 에서 돌린다. + +### 하지 말 것 + +- venv 복사 (절대경로 깨짐) +- `main` 브랜치로 실행 (튜닝 설정 없음) +- FastAPI 서버 기동 (이 작업에 불필요) +- 설정값 임의 변경. `--cols 6 --rows 4 --conf 0.10 --wide-in-tiles` 넷이 + 무라벨 16% → 3.6% 를 만든 조합이다. 하나라도 바꾸면 품질이 달라진다. +- 측정 안 한 수치 보고. 추정이면 추정이라고 써라. + +--- + +## 부록: 이 설정이 나온 근거 + +BlockYYX 사진 8~16장 실측. 지표는 "무라벨 화면%" — 마스크 합집합으로 재서 +겹침을 뺀 값이다. + +| 단계 | 0654 | 0006 | +|---|---|---| +| 기준선 (conf 0.25, 타일 4×3, 통짜 분리) | 52.1% | 19.4% | +| `--wide-in-tiles` | 15.4% | 12.2% | +| 경계 띠 프롬프트 +5 (v3) | 14.9% | 11.9% | +| conf 0.25 → 0.10 | 9.5% | 5.8% | +| 프롬프트 +4 (v4) | 9.6% | 5.7% | +| 타일 4×3 → 6×4 | **5.0%** | **5.0%** | + +기여도: 통짜→타일 −36.7pp · conf −5.4pp · 타일 세분화 −4.6pp · +프롬프트 추가 −0.5pp. **프롬프트 추가는 거의 기여하지 않았다.** + +원인은 통짜(1×1) 패스였다. `wide_v1.txt` 의 21개 프롬프트는 8192×5460 을 +한 장으로 넣어 대상 하나에 인스턴스가 하나만 살아남았다 — 도로는 한쪽 차로만, +논은 한 필지만 잡혔다. diff --git a/docs/pilot/sam_merge.html b/docs/pilot/sam_merge.html index 0c905df..b520acd 100644 --- a/docs/pilot/sam_merge.html +++ b/docs/pilot/sam_merge.html @@ -55,45 +55,53 @@ border-radius:6px;padding:5px 8px;font:inherit;font-size:13px}

SAM 3.1 후처리 — 검출 커버리지 · 집합 병합

1단계는 미검출을 없애는 것이다. 지표는 '무라벨 화면%' — 마스크 합집합으로 재서 겹침을 뺀 값. 목표 5% 이하, 8장 평균 3.6% 로 달성. 2단계는 집합으로 묶고 외곽선이 gap px 이내로 인접한 폴리곤을 합치는 것.

-

생성 2026-09-01 18:49 · 집계 tune_t64

+

생성 2026-09-01 22:36 · 집계 tune_t64

실측

-
사진
8
-
폴리곤
4,586
-
병합 후 폴리곤
2,636 (-43%)
-
라벨 종류
79 / 94
+
사진
16
+
폴리곤
11,169
+
병합 후 폴리곤
6,370 (-43%)
+
라벨 종류
82 / 94
집합
12
-
검출 면적 / 화면
182.1%
-
집합 없는 폴리곤
50
+
검출 면적 / 화면
184.7%
+
집합 없는 폴리곤
120

미검출 — 무라벨 화면%

마스크 합집합 기준(겹침 제거), 축척 1/4. 목표 5% 이하.

-
무라벨 평균
3.6%
-
무라벨 중앙
4.4%
-
최악
5.0%
-
5% 이하 사진
7 / 8
+
무라벨 평균
3.5%
+
무라벨 중앙
3.3%
+
최악
6.4%
+
5% 이하 사진
13 / 16
+ + + + + + + +
사진폴리곤무라벨%
DJI_20250805165320_05811,0796.4%
DJI_20250805163524_00079705.1%
DJI_20250805165516_06543635.0%
DJI_20250805163523_00069235.0%
DJI_20250805165514_06533774.7%
DJI_20250805163720_00794434.4%
DJI_20250805164537_03461,0203.6%
DJI_20250805164555_03579153.3%
DJI_20250805164932_04846063.0%
DJI_20250805164750_04218263.0%
DJI_20250805164304_02748732.9%
DJI_20250805164457_03217142.5%
DJI_20250805164931_04834892.5%
DJI_20250805164739_04145221.7%
DJI_20250805164917_04752871.5%
DJI_20250805164753_04237620.5%

공정 보기 — 같은 사진, 단계별

-
SAM 검출 4,586 폴리곤(79 라벨)→ 집합 병합 →2,636 폴리곤(14 집합)· 사진 8장 기준
+
SAM 검출 11,169 폴리곤(82 라벨)→ 집합 병합 →6,370 폴리곤(14 집합)· 사진 16장 기준
- +
-

왼쪽 목록에서 라벨을 켜고 끈다. 휠 확대, 드래그 이동. 새 창: 1. SAM 검출 — 확정 설정 · 2. 집합 병합 후 (gap 2px) · 참고: 기준선 검출 (conf 0.25, 4×3)

+

왼쪽 목록에서 라벨을 켜고 끈다. 휠 확대, 드래그 이동. 새 창: 1. SAM 검출 — 확정 설정 (16장) · 2. 집합 병합 후 (gap 2px) · 참고: 기준선 검출 (conf 0.25, 4×3)

단계

M1완료
프롬프트별 검출 집계
tools/prompt_stats.py. YYX_run 실측: 폴리곤 13,580 · 라벨 77종.
M1b완료
공정 보기(검출 → 병합) 뷰어 연결
tools/make_viewer.py 로 같은 사진 3장을 단계별로 굽고 모니터에 붙였다. docs/pilot/theater/.
@@ -104,11 +112,12 @@ border-radius:6px;padding:5px 8px;font:inherit;font-size:13px}
M1g완료
conf 스윕
conf 0.10 으로 한 번 뽑고 점수 문턱을 오프라인으로 쓸었다. 0006: 0.25에서 9.3% → 0.10에서 5.8%. 0654: 13.1% → 9.5%. conf 0.03 은 마스크 폭증으로 37분에 1장도 못 끝내 중단.
M1h완료
v4 프롬프트 (익은 논·갓길)
ripening rice field / yellow grass field / harvested field / gravel shoulder 추가. 효과 없음 — 0006 5.8→5.7%, 0654 9.5→9.6%. 프롬프트 추가는 포화.
M1i완료
타일 4×3 → 6×4 (목표 달성)
conf 0.10 · v4 프롬프트 · --wide-in-tiles 와 함께. 4장 실측 무라벨: 0654 5.0% (기준선 52.1) · 0484 3.0% (38.7) · 0079 4.4% (27.1) · 0006 5.0% (19.4). 평균 34.3% → 4.35%. 비용 466~616초/장, 평균 523초 = 기준선 140초의 3.7배. 69장 재검출 시 약 10시간.
-
M1j완료
확정 설정 8장 검증
8장 실측 무라벨(conf 0.10): 0654 5.0 · 0006 5.0 · 0653 4.7 · 0079 4.4 · 0484 3.0 · 0274 2.9 · 0321 2.5 · 0475 1.5 → 평균 3.6%. 같은 8장 기준선은 평균 21.8%. 소요 466~662초/장(평균 548초). 중간에 PC 다운으로 2장 유실, 재개함.
+
M1j완료
확정 설정 16장 검증
16장 실측 무라벨(conf 0.10): 최소 0.5%(0423) ~ 최대 6.4%(0581), 평균 3.44%. 15/16 장이 5% 이하. 같은 16장 기준선 평균 19.9%. 소요 466~907초/장(평균 585초). 예상이 틀린 곳: 물 많은 사진이 위험할 것으로 봤으나 0423 이 0.5% 로 최저였다 — water surface/reservoir 검출이 0이어도 다른 프롬프트가 그 면적을 덮는다.
M2대기
집합 정의 조정
튜닝 검출 결과(라벨 79종)를 보고 집합을 다시 짠다. 1차는 Claude, 이후 사용자.
M3대기
gap 값 조정
외곽선 인접 판정 1~3 px. 파일럿 기준 2 px 로 시작.

이슈 · 기각된 시도

해결
통짜(1×1) 패스는 대상 하나에 인스턴스가 하나만 남는다 — 도로 한쪽 차로, 논 한 필지만 잡힘. --wide-in-tiles 로 해결(측정치는 M1e).
+
미해결
0581 무라벨 6.4% — 16장 중 유일한 5% 초과. 원인 확인함: 큰 구멍이 없다. 구멍 1,554개 중 최대가 0.83%, 상위 6개 합이 2.15% 뿐이고 나머지 4.25%가 작은 조각 1,548개로 흩어져 있다. 자재 야적장·건물 밀집 구역이라 폴리곤이 1,079개 나왔는데도 객체 사이 얇은 틈이 누적된 것. 0654 유형(큰 필지 통째 누락)과 다르다. 프롬프트로는 못 줄인다 — 후처리(폴리곤 팽창·구멍 메우기) 영역.
미해결
orange traffic cone / yellow safety cone 은 어느 집합에도 없어 검출 52 폴리곤이 버려진다. [cone] 그룹이 주석 처리돼 있음 — 나란히 놓인 콘이 한 덩어리로 융합된다는 이유.
미해결
검출 0 인 프롬프트 8개 (plowed field, rice paddy, vinyl greenhouse tunnel, gabion wall, road embankment slope, riprap slope, water surface, reservoir) — 유지할지 뺄지 미정.
기각
프롬프트 색 특정성 A/B (car/sedan/suv/van/pickup truck) — 폴리곤 +26% 인데 마스크 면적은 +0.002~0.068%p 뿐, 신규 마스크의 90~99%가 기존과 겹침.
@@ -116,144 +125,144 @@ border-radius:6px;padding:5px 8px;font:inherit;font-size:13px}

집합별 합계

- - - - - - - - + + + + + + + + - - - - - - - - + + + + + + + + + + + - - - - - - - - - - - - - - + + + + + + + + - - + + + + + + + + - - -
집합프롬프트(검출>0/전체)폴리곤폴리곤%면적% 병합 후 폴리곤줄어든 비율병합 후 면적%
vegetation6 / 71,33629.1%19.27%77142%19.04%
building17 / 2173216.0%11.27%15779%9.58%
structure4 / 458912.8%0.48%46421%0.61%
vegetation6 / 73,03527.2%16.63%1,76642%16.28%
building17 / 212,21819.9%15.18%46679%12.97%
structure4 / 41,34712.1%0.46%1,07920%0.57%
ground4 / 44399.6%6.62%25741%7.55%
road6 / 73938.6%18.45%10673%18.76%
fence4 / 53156.9%0.76%2869%1.02%
ground4 / 49398.4%7.71%57339%9.09%
road6 / 78397.5%25.09%24771%25.72%
fence4 / 57686.9%0.90%7029%1.20%
vehicle13 / 146635.9%0.80%57613%1.08%
vehicle12 / 142174.7%0.51%18913%0.70%
stored material8 / 92054.5%0.82%16818%1.14%
farmland7 / 81964.3%38.33%7562%36.63%
slope2 / 4541.2%3.25%540%4.62%
없음2 / 2501.1%0.00%500%0.01%
stored material9 / 95364.8%0.75%45016%1.03%
farmland7 / 84604.1%29.24%15666%27.59%
없음2 / 21201.1%0.00%1200%0.01%
retaining wall3 / 3420.9%0.17%412%0.23%
retaining wall3 / 31000.9%0.28%991%0.39%
slope2 / 4860.8%2.73%851%3.79%
water5 / 6580.5%0.23%5112%0.28%
water4 / 6180.4%0.08%180%0.11%

병합 후 면적%는 병합 후 총검출면적 기준. 겹침을 빼지 않은 다각형 넓이 합이다.

카테고리 · 프롬프트별 검출

- - - + + + - - - - - - - - - - - - - - - - + + + + + + + + + + + + + + + + - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + - - - - - - - - - - - + + + + + + + + + + + - + - - - - - - - - + + + + + + + + - + - - - - + + + + - - - - - - - - - - - + + + + + + + + + + + - - + +
프롬프트카테고리집합폴리곤사진면적%중앙 면적 px점수 중앙
buildingGeneral Categoriesbuilding5075.99%69,0360.567
building rooftopGeneral Categoriesbuilding6251.55%19,6790.176
building facadeGeneral Categoriesbuilding1130.22%71,3900.198
buildingGeneral Categoriesbuilding160157.78%77,4770.446
building rooftopGeneral Categoriesbuilding159122.03%27,4860.198
building facadeGeneral Categoriesbuilding3680.32%67,3340.163
residential houseGeneral Categoriesbuilding0-0.00%00.000
warehouseGeneral Categoriesbuilding530.04%58,3280.135
storage containerGeneral Categoriesbuilding310.02%16,4360.138
factory structureGeneral Categoriesbuilding840.63%148,2680.182
asphalt roadGeneral Categoriesroad7287.11%48,3420.307
concrete pavementGeneral Categoriesroad12986.13%73,5740.165
parking lotGeneral Categoriesroad3263.54%165,5760.412
pedestrian sidewalkGeneral Categoriesroad5680.99%58,7560.410
crosswalkGeneral Categoriesroad9570.57%4,8140.193
bare groundGeneral Categoriesground15681.59%16,7800.147
dirt fieldGeneral Categoriesground7872.69%49,0510.220
grass lawnGeneral Categoriesvegetation3081.61%56,9420.452
tree canopyGeneral Categoriesvegetation7482.08%55,6900.553
dense forestGeneral Categoriesvegetation1777.30%2,051,8200.880
green hedgeGeneral Categoriesvegetation9782.24%41,9630.264
crop fieldFarmlandfarmland57716.71%603,9500.844
farmlandFarmlandfarmland33713.18%92,8050.141
warehouseGeneral Categoriesbuilding1580.13%91,4190.136
storage containerGeneral Categoriesbuilding8650.11%5,5930.159
factory structureGeneral Categoriesbuilding2491.04%232,9850.228
asphalt roadGeneral Categoriesroad148167.84%51,7960.261
concrete pavementGeneral Categoriesroad279167.28%50,8100.166
parking lotGeneral Categoriesroad79138.05%168,6940.443
pedestrian sidewalkGeneral Categoriesroad118161.10%61,3540.454
crosswalkGeneral Categoriesroad193120.67%7,3480.223
bare groundGeneral Categoriesground379161.44%11,5940.142
dirt fieldGeneral Categoriesground165154.13%58,3980.232
grass lawnGeneral Categoriesvegetation83162.14%52,8840.352
tree canopyGeneral Categoriesvegetation128161.67%55,4700.503
dense forestGeneral Categoriesvegetation29124.65%1,293,2220.782
green hedgeGeneral Categoriesvegetation252162.50%37,9350.256
crop fieldFarmlandfarmland1121512.62%361,1670.759
farmlandFarmlandfarmland77159.70%73,5230.134
plowed fieldFarmlandfarmland0-0.00%00.000
bare soil fieldFarmlandfarmland3061.32%56,6410.175
rice paddyFarmlandfarmland110.01%95,9060.120
vegetable fieldFarmlandfarmland1760.77%93,2520.316
blue roofRoofs & Structures by Colorbuilding6361.03%18,0580.653
red roofRoofs & Structures by Colorbuilding1520.04%2,6230.168
green roofRoofs & Structures by Colorbuilding1750.31%63,9920.814
gray roofRoofs & Structures by Colorbuilding4770.23%8,5480.203
dark gray roofRoofs & Structures by Colorbuilding4670.23%10,4210.249
black roofRoofs & Structures by Colorbuilding10560.13%3,8300.225
white roofRoofs & Structures by Colorbuilding20980.34%4,6000.246
silver metal roofRoofs & Structures by Colorbuilding6650.37%16,1700.164
orange roofRoofs & Structures by Colorbuilding430.00%5,9930.161
brown roofRoofs & Structures by Colorbuilding1860.14%20,3970.444
yellow roofRoofs & Structures by Colorbuilding310.01%19,5040.168
white vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle7080.20%16,2850.829
black vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle7070.13%6,9480.225
silver vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle1060.02%15,0460.892
gray vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle1160.04%22,7870.822
red vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle1160.01%4,6670.243
blue vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle950.01%3,2530.245
yellow vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle210.00%7,7460.209
orange vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle1550.02%4,6920.230
green vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle520.01%3,6820.330
white cargo truckVehicles & Transportation by Colorvehicle720.04%32,1350.889
blue cargo truckVehicles & Transportation by Colorvehicle220.01%33,1560.821
bare soil fieldFarmlandfarmland71121.01%21,6930.171
rice paddyFarmlandfarmland220.02%146,4950.115
vegetable fieldFarmlandfarmland53131.65%108,9240.297
blue roofRoofs & Structures by Colorbuilding194121.33%17,5200.592
red roofRoofs & Structures by Colorbuilding7370.05%2,9290.209
green roofRoofs & Structures by Colorbuilding51110.41%47,3520.742
gray roofRoofs & Structures by Colorbuilding130140.28%8,3400.207
dark gray roofRoofs & Structures by Colorbuilding106140.22%9,0170.227
black roofRoofs & Structures by Colorbuilding285140.24%4,4360.208
white roofRoofs & Structures by Colorbuilding590160.55%4,8310.244
silver metal roofRoofs & Structures by Colorbuilding212120.49%10,7400.182
orange roofRoofs & Structures by Colorbuilding3370.07%3,4070.189
brown roofRoofs & Structures by Colorbuilding60130.12%10,0860.212
yellow roofRoofs & Structures by Colorbuilding420.00%10,6100.154
white vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle237160.34%16,9160.762
black vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle203150.18%5,6440.187
silver vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle25140.03%14,4520.881
gray vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle33130.05%20,1540.804
red vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle48110.04%6,0410.233
blue vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle28110.02%3,7880.238
yellow vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle1790.01%6,3140.319
orange vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle25100.02%6,2820.230
green vehicleVehicles & Transportation by Colorvehicle850.01%7,0890.368
white cargo truckVehicles & Transportation by Colorvehicle2760.09%41,4780.889
blue cargo truckVehicles & Transportation by Colorvehicle220.01%33,1560.821
commercial busVehicles & Transportation by Colorvehicle0-0.00%00.000
tractorVehicles & Transportation by Colorvehicle0-0.00%00.000
excavatorVehicles & Transportation by Colorvehicle540.02%16,7930.653
blue plastic drumIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material220.00%1,2930.171
orange plastic barrelIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material2330.01%9060.138
yellow plastic containerIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material4460.02%1,7980.274
white industrial tankIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material2820.01%1,6440.137
metallic storage tankIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material0-0.00%00.000
blue waterproof tarpIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material5850.17%7,3920.319
green waterproof tarpIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material1940.52%12,5320.454
black protective sheetIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material1340.03%12,4310.156
white canvas canopyIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material1850.06%5,4920.255
tractorVehicles & Transportation by Colorvehicle320.00%21,9010.165
excavatorVehicles & Transportation by Colorvehicle760.01%14,1720.486
blue plastic drumIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material2260.02%1,3960.142
orange plastic barrelIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material5390.01%1,4050.145
yellow plastic containerIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material123120.03%1,6200.215
white industrial tankIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material4260.02%2,4060.157
metallic storage tankIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material110.00%38,9080.245
blue waterproof tarpIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material11190.15%7,9700.354
green waterproof tarpIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material6580.30%7,2040.324
black protective sheetIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material5590.13%11,0980.180
white canvas canopyIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorstored material64110.09%4,8940.217
plastic greenhouseIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorbuilding0-0.00%00.000
vinyl greenhouse tunnelIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorbuilding0-0.00%00.000
greenhouse roofIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorbuilding0-0.00%00.000
gray metal fenceIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorfence1960.05%8,5740.226
gray metal fenceIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorfence46140.06%9,7640.168
green wire fenceIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorfence0-0.00%00.000
red roadside barrierIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorfence710.00%1,0400.154
yellow safety coneIndustrial Materials, Storage & Objects by Color없음530.00%1,9480.354
orange traffic coneIndustrial Materials, Storage & Objects by Color없음4530.00%2940.123
retaining wallRoad Infrastructureretaining wall210.01%22,4140.288
concrete retaining wallRoad Infrastructureretaining wall3880.15%15,7860.169
gabion wallRoad Infrastructureretaining wall220.01%47,6820.684
guardrailRoad Infrastructurefence2780.08%15,0650.285
metal guardrailRoad Infrastructurefence26280.62%5,7900.179
red roadside barrierIndustrial Materials, Storage & Objects by Colorfence1720.00%7420.142
yellow safety coneIndustrial Materials, Storage & Objects by Color없음640.00%1,6760.296
orange traffic coneIndustrial Materials, Storage & Objects by Color없음11480.00%3040.142
retaining wallRoad Infrastructureretaining wall630.08%147,9610.334
concrete retaining wallRoad Infrastructureretaining wall92140.19%14,3160.169
gabion wallRoad Infrastructureretaining wall220.01%47,6820.684
guardrailRoad Infrastructurefence47130.09%18,2920.204
metal guardrailRoad Infrastructurefence658160.75%5,7260.170
road embankment slopeRoad Infrastructureslope0-0.00%00.000
cut slopeRoad Infrastructureslope1960.51%62,1660.146
cut slopeRoad Infrastructureslope2590.29%59,9220.141
riprap slopeRoad Infrastructureslope0-0.00%00.000
bridgeRoad Infrastructureroad0-0.00%00.000
culvertRoad Infrastructurestructure520.00%1,0270.107
utility poleRoad Infrastructurestructure29880.28%1,9920.212
streetlight poleRoad Infrastructurestructure15880.07%1,6810.242
road signRoad Infrastructurestructure12880.14%2,5310.247
culvertRoad Infrastructurestructure930.00%1,1960.105
utility poleRoad Infrastructurestructure608160.23%1,6680.201
streetlight poleRoad Infrastructurestructure372160.09%1,8180.220
road signRoad Infrastructurestructure358160.14%2,3050.221
water surfaceWaterwater0-0.00%00.000
pondWaterwater110.00%13,3090.726
reservoirWaterwater0-0.00%00.000
streamWaterwater830.05%28,4980.333
irrigation canalWaterwater420.02%27,3930.304
drainage ditchWaterwater540.01%4,6540.144
overgrown weedsBoundary & Fillervegetation53182.66%4,3210.167
shrubBoundary & Fillervegetation58783.37%6,5840.198
grass covered embankmentBoundary & Fillerslope3562.74%166,6030.422
earth bankBoundary & Fillerground420.00%4,5050.145
dirt pathBoundary & Fillerground20182.33%25,3540.254
ripening rice fieldRipening & Bare Fieldfarmland2056.08%1,491,0180.957
pondWaterwater940.06%49,9090.458
reservoirWaterwater110.03%433,3740.395
streamWaterwater2060.09%38,4960.351
irrigation canalWaterwater2260.05%18,0650.201
drainage ditchWaterwater650.01%6,3520.143
overgrown weedsBoundary & Fillervegetation1,190162.73%4,3060.172
shrubBoundary & Fillervegetation1,353162.94%6,4330.206
grass covered embankmentBoundary & Fillerslope61112.44%156,7370.446
earth bankBoundary & Fillerground630.01%4,6430.115
dirt pathBoundary & Fillerground389162.13%23,0840.246
ripening rice fieldRipening & Bare Fieldfarmland27103.87%1,393,1400.958
yellow grass fieldRipening & Bare Fieldvegetation0-0.00%00.000
harvested fieldRipening & Bare Fieldfarmland3860.27%20,7050.136
gravel shoulderRipening & Bare Fieldroad960.12%50,5880.179
harvested fieldRipening & Bare Fieldfarmland118140.36%15,1270.139
gravel shoulderRipening & Bare Fieldroad22120.16%55,6260.159

설정

gap_px2