기존 x-anylabeling01/X-AnyLabeling-Server에서 서빙하던 SAM 3.1을 독립 프로젝트 sam31server로 이전.
x-anylabeling01/X-AnyLabeling-Server
sam31server
변경 내용:
sam31server/app/
sam31server/configs/
sam31server/bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
app/models/segment_anything_3.py
configs/auto_labeling/segment_anything_3.yaml
configs/models.yaml
edt.py
triton-windows==3.6.0.post25
decord
ftfy
서버 시작:
cd D:\MYCLAUDE_PROJECT\sam31server .venv\Scripts\python.exe -m app.main
2단계 파이프라인:
Step 1: detect_all_objects.py → catenary_pole JSON annotation 생성 Step 2: detect_raamen.py → B(Beam)/C(Column) 분류 + 라멘 그룹 판정
B/C 접두어:
C
--c-thresh
B
# Step 1 python tools/detect_all_objects.py \ --input "data/역사구간/..." \ --categories configs/railway_zone.json \ --tiles all --cols 4 --rows 3 --overlap 0.10 --workers 2 # Step 2 python tools/detect_raamen.py \ --image "data/역사구간/.../image.JPG" \ --label "output/detect/image.json" \ --output "output/raamen/image_raamen.png"
sam3_everything_explore.py — Discovery Prompt (~20종 키워드)로 이미지 전체 객체를 타일 sweep, 라벨 빈도 집계.
sam3_everything_explore.py
python tools/sam3_everything_explore.py \ --input "data/역사구간/.../image.JPG" \ --cols 8 --rows 6 --conf 0.10 --workers 4
→ 빈도 상위 라벨을 railway_zone.json 프롬프트 튜닝에 활용.
railway_zone.json
docs/railway-client-guide.html — 다크테마 HTML 가이드
docs/railway-client-guide.html
No dependencies set.
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작업 요약
1. SAM3.1 서버 전환 (x-anylabeling01 → sam31server)
기존
x-anylabeling01/X-AnyLabeling-Server에서 서빙하던 SAM 3.1을 독립 프로젝트sam31server로 이전.변경 내용:
sam31server/app/— FastAPI 서버 코드 복사 (app/models/sam3 제외, root sam3 패키지 사용)sam31server/configs/— server.yaml, models.yaml, auto_labeling/*.yaml 복사sam31server/bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz— BPE 어휘 파일 복사app/models/segment_anything_3.pysys.path 수정 → sam31server 루트 포인트configs/auto_labeling/segment_anything_3.yamlbpe_path 경로 수정configs/models.yaml→ segment_anything_3 만 활성화edt.pytriton 조건부 import + scipy CPU fallback 추가triton-windows==3.6.0.post25,decord,ftfy서버 시작:
2. 라멘형(門) 전철주 검출 파이프라인 정리
2단계 파이프라인:
B/C 접두어:
C(Column) — 소실점 방향으로 향하는 기둥 폴리곤 (--c-thresh20° 이내)B(Beam) — 수평 빔 폴리곤 (소실점 방향에서 크게 벗어남)3. Everything 탐색 모드 문서화
sam3_everything_explore.py— Discovery Prompt (~20종 키워드)로 이미지 전체 객체를 타일 sweep, 라벨 빈도 집계.→ 빈도 상위 라벨을
railway_zone.json프롬프트 튜닝에 활용.4. 문서 생성
docs/railway-client-guide.html— 다크테마 HTML 가이드