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 2026-09-02 09:19 · 집계 tune_t64

실측

사진

폴리곤

11,169

병합 후 폴리곤

6,370 (-43%)

라벨 종류

82 / 94

집합

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

3.5%

무라벨 중앙

3.3%

최악

6.4%

5% 이하 사진

13 / 16

사진	폴리곤	무라벨%
DJI_20250805165320_0581	1,079	6.4%
DJI_20250805163524_0007	970	5.1%
DJI_20250805165516_0654	363	5.0%
DJI_20250805163523_0006	923	5.0%
DJI_20250805165514_0653	377	4.7%
DJI_20250805163720_0079	443	4.4%
DJI_20250805164537_0346	1,020	3.6%
DJI_20250805164555_0357	915	3.3%
DJI_20250805164932_0484	606	3.0%
DJI_20250805164750_0421	826	3.0%
DJI_20250805164304_0274	873	2.9%
DJI_20250805164457_0321	714	2.5%
DJI_20250805164931_0483	489	2.5%
DJI_20250805164739_0414	522	1.7%
DJI_20250805164917_0475	287	1.5%
DJI_20250805164753_0423	762	0.5%

공정 보기 — 같은 사진, 단계별

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 (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/.

M1c완료

무라벨 지표 확립

tools/coverage_stats.py. YYX_run 69장 실측: 무라벨 평균 16.1% · 중앙 15.0% · 최악 52.1%(0654). 덮음 95% 이상은 2장뿐.

M1d완료

통짜 패스 원인 규명

wide_v1.txt 의 21개(asphalt road, crop field, farmland, tree canopy 등)는 8192×5460 을 1×1 로 넣어 대상당 인스턴스가 1개만 살아남았다. 0006 에서 asphalt road 가 서쪽 차로만 덮음(1개, score 0.910).

M1e완료

--wide-in-tiles 시험

통짜 프롬프트를 타일 패스에도 돌린다. 0654 무라벨 52.1→15.4%, 0006 19.4→12.2%. 비용 140→231초/장 (+65%).

M1f완료

경계 띠 프롬프트 추가 (v3)

잔여 무라벨이 논밭 둑·도로 법면·밭 가장자리 잡초였다. overgrown weeds / shrub / grass covered embankment / earth bank / dirt path 5개 추가. 효과 작음 — 0654 15.4→14.9%, 0006 12.2→11.9%.

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 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.

M2막힘

집합 정의 조정 — 보류

교통시설물을 가르는 안(configs/merge_groups_v5.txt)을 만들고 16장으로 확인했다: structure 1,079 → utility pole 608 / streetlight pole 372 / road sign 358 / culvert 9, fence 702 → guardrail 668 / fence 46 / roadside barrier 17. 라벨 14 → 19종. 사용자 지시로 보류하고 v4 로 되돌렸다. 세부 세그멘테이션은 후순위.

M3대기

gap 값 조정

외곽선 인접 판정 1~3 px. 파일럿 기준 2 px 로 시작.

이슈 · 기각된 시도

해결

'집합 없는 검출은 버려진다'는 앞선 판단은 틀렸다. merge_labels.py 의 merge_by_group 은 집합에 없는 라벨을 passthrough 로 그대로 통과시킨다. 16장 병합 결과에 orange traffic cone 114 · yellow safety cone 6 이 독립 클래스로 살아 있다. 콘을 [cone] 으로 묶으면 오히려 나란한 콘이 gap 2px 에서 한 덩어리가 되어 개수를 잃는다 — 지금처럼 집합 밖에 두는 게 맞다.

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.

기각

정사영상으로 차량 검증 — 경사 사진(2025-08-05)과 정사영상(250922)이 다른 비행이라 주차 차량 위치가 다르다.

집합별 합계

집합	프롬프트(검출>0/전체)	폴리곤	폴리곤%	면적%	병합 후 폴리곤	줄어든 비율	병합 후 면적%
vegetation	6 / 7	3,035	27.2%	16.63%	1,766	42%	16.28%
building	17 / 21	2,218	19.9%	15.18%	466	79%	12.97%
structure	4 / 4	1,347	12.1%	0.46%	1,079	20%	0.57%
ground	4 / 4	939	8.4%	7.71%	573	39%	9.09%
road	6 / 7	839	7.5%	25.09%	247	71%	25.72%
fence	4 / 5	768	6.9%	0.90%	702	9%	1.20%
vehicle	13 / 14	663	5.9%	0.80%	576	13%	1.08%
stored material	9 / 9	536	4.8%	0.75%	450	16%	1.03%
farmland	7 / 8	460	4.1%	29.24%	156	66%	27.59%
없음	2 / 2	120	1.1%	0.00%	120	0%	0.01%
retaining wall	3 / 3	100	0.9%	0.28%	99	1%	0.39%
slope	2 / 4	86	0.8%	2.73%	85	1%	3.79%
water	5 / 6	58	0.5%	0.23%	51	12%	0.28%

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

카테고리 · 프롬프트별 검출

검출 0 만

프롬프트	카테고리	집합	폴리곤	사진	면적%	중앙 면적 px	점수 중앙
building	General Categories	building	160	15	7.78%	77,477	0.446
building rooftop	General Categories	building	159	12	2.03%	27,486	0.198
building facade	General Categories	building	36	8	0.32%	67,334	0.163
residential house	General Categories	building	0	-	0.00%	0	0.000
warehouse	General Categories	building	15	8	0.13%	91,419	0.136
storage container	General Categories	building	86	5	0.11%	5,593	0.159
factory structure	General Categories	building	24	9	1.04%	232,985	0.228
asphalt road	General Categories	road	148	16	7.84%	51,796	0.261
concrete pavement	General Categories	road	279	16	7.28%	50,810	0.166
parking lot	General Categories	road	79	13	8.05%	168,694	0.443
pedestrian sidewalk	General Categories	road	118	16	1.10%	61,354	0.454
crosswalk	General Categories	road	193	12	0.67%	7,348	0.223
bare ground	General Categories	ground	379	16	1.44%	11,594	0.142
dirt field	General Categories	ground	165	15	4.13%	58,398	0.232
grass lawn	General Categories	vegetation	83	16	2.14%	52,884	0.352
tree canopy	General Categories	vegetation	128	16	1.67%	55,470	0.503
dense forest	General Categories	vegetation	29	12	4.65%	1,293,222	0.782
green hedge	General Categories	vegetation	252	16	2.50%	37,935	0.256
crop field	Farmland	farmland	112	15	12.62%	361,167	0.759
farmland	Farmland	farmland	77	15	9.70%	73,523	0.134
plowed field	Farmland	farmland	0	-	0.00%	0	0.000
bare soil field	Farmland	farmland	71	12	1.01%	21,693	0.171
rice paddy	Farmland	farmland	2	2	0.02%	146,495	0.115
vegetable field	Farmland	farmland	53	13	1.65%	108,924	0.297
blue roof	Roofs & Structures by Color	building	194	12	1.33%	17,520	0.592
red roof	Roofs & Structures by Color	building	73	7	0.05%	2,929	0.209
green roof	Roofs & Structures by Color	building	51	11	0.41%	47,352	0.742
gray roof	Roofs & Structures by Color	building	130	14	0.28%	8,340	0.207
dark gray roof	Roofs & Structures by Color	building	106	14	0.22%	9,017	0.227
black roof	Roofs & Structures by Color	building	285	14	0.24%	4,436	0.208
white roof	Roofs & Structures by Color	building	590	16	0.55%	4,831	0.244
silver metal roof	Roofs & Structures by Color	building	212	12	0.49%	10,740	0.182
orange roof	Roofs & Structures by Color	building	33	7	0.07%	3,407	0.189
brown roof	Roofs & Structures by Color	building	60	13	0.12%	10,086	0.212
yellow roof	Roofs & Structures by Color	building	4	2	0.00%	10,610	0.154
white vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	237	16	0.34%	16,916	0.762
black vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	203	15	0.18%	5,644	0.187
silver vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	25	14	0.03%	14,452	0.881
gray vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	33	13	0.05%	20,154	0.804
red vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	48	11	0.04%	6,041	0.233
blue vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	28	11	0.02%	3,788	0.238
yellow vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	17	9	0.01%	6,314	0.319
orange vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	25	10	0.02%	6,282	0.230
green vehicle	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	8	5	0.01%	7,089	0.368
white cargo truck	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	27	6	0.09%	41,478	0.889
blue cargo truck	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	2	2	0.01%	33,156	0.821
commercial bus	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	0	-	0.00%	0	0.000
tractor	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	3	2	0.00%	21,901	0.165
excavator	Vehicles & Transportation by Color	vehicle	7	6	0.01%	14,172	0.486
blue plastic drum	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	22	6	0.02%	1,396	0.142
orange plastic barrel	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	53	9	0.01%	1,405	0.145
yellow plastic container	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	123	12	0.03%	1,620	0.215
white industrial tank	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	42	6	0.02%	2,406	0.157
metallic storage tank	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	1	1	0.00%	38,908	0.245
blue waterproof tarp	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	111	9	0.15%	7,970	0.354
green waterproof tarp	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	65	8	0.30%	7,204	0.324
black protective sheet	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	55	9	0.13%	11,098	0.180
white canvas canopy	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	stored material	64	11	0.09%	4,894	0.217
plastic greenhouse	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	building	0	-	0.00%	0	0.000
vinyl greenhouse tunnel	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	building	0	-	0.00%	0	0.000
greenhouse roof	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	building	0	-	0.00%	0	0.000
gray metal fence	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	fence	46	14	0.06%	9,764	0.168
green wire fence	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	fence	0	-	0.00%	0	0.000
red roadside barrier	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	fence	17	2	0.00%	742	0.142
yellow safety cone	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	없음	6	4	0.00%	1,676	0.296
orange traffic cone	Industrial Materials, Storage & Objects by Color	없음	114	8	0.00%	304	0.142
retaining wall	Road Infrastructure	retaining wall	6	3	0.08%	147,961	0.334
concrete retaining wall	Road Infrastructure	retaining wall	92	14	0.19%	14,316	0.169
gabion wall	Road Infrastructure	retaining wall	2	2	0.01%	47,682	0.684
guardrail	Road Infrastructure	fence	47	13	0.09%	18,292	0.204
metal guardrail	Road Infrastructure	fence	658	16	0.75%	5,726	0.170
road embankment slope	Road Infrastructure	slope	0	-	0.00%	0	0.000
cut slope	Road Infrastructure	slope	25	9	0.29%	59,922	0.141
riprap slope	Road Infrastructure	slope	0	-	0.00%	0	0.000
bridge	Road Infrastructure	road	0	-	0.00%	0	0.000
culvert	Road Infrastructure	structure	9	3	0.00%	1,196	0.105
utility pole	Road Infrastructure	structure	608	16	0.23%	1,668	0.201
streetlight pole	Road Infrastructure	structure	372	16	0.09%	1,818	0.220
road sign	Road Infrastructure	structure	358	16	0.14%	2,305	0.221
water surface	Water	water	0	-	0.00%	0	0.000
pond	Water	water	9	4	0.06%	49,909	0.458
reservoir	Water	water	1	1	0.03%	433,374	0.395
stream	Water	water	20	6	0.09%	38,496	0.351
irrigation canal	Water	water	22	6	0.05%	18,065	0.201
drainage ditch	Water	water	6	5	0.01%	6,352	0.143
overgrown weeds	Boundary & Filler	vegetation	1,190	16	2.73%	4,306	0.172
shrub	Boundary & Filler	vegetation	1,353	16	2.94%	6,433	0.206
grass covered embankment	Boundary & Filler	slope	61	11	2.44%	156,737	0.446
earth bank	Boundary & Filler	ground	6	3	0.01%	4,643	0.115
dirt path	Boundary & Filler	ground	389	16	2.13%	23,084	0.246
ripening rice field	Ripening & Bare Field	farmland	27	10	3.87%	1,393,140	0.958
yellow grass field	Ripening & Bare Field	vegetation	0	-	0.00%	0	0.000
harvested field	Ripening & Bare Field	farmland	118	14	0.36%	15,127	0.139
gravel shoulder	Ripening & Bare Field	road	22	12	0.16%	55,626	0.159

설정

gap_px2 epsilon_px1.5 기준 런output/sam3/tune_t64 (확정 설정 8장) / 기준선은 output/sam3/YYX_run 69장 프롬프트 파일prompts/discovery_v4.txt (94개). 기준선은 discovery_v1.txt (85개) 집합 정의configs/merge_groups_v4.txt (12집합). 기준선은 merge_groups.txt 타일6×4 = 24개, overlap 10%, 타일 크기 1365×1365. 기준선은 4×3 (2048×1820) 검출 설정conf 0.10 · NMS iou 0.40 · 같은 라벨 병합 gap 8px · --wide-in-tiles. 기준선 conf 0.25, 통짜 분리 공정 보기 사진확정 설정 8장 (기준선 무라벨 3.5~52.1% 분포에서 고름) 확정 후보 설정

prompts/discovery_v4.txt (94개) · configs/merge_groups_v4.txt · --wide-in-tiles · --cols 6 --rows 4 · --conf 0.10 · NMS 0.40 · --merge (gap 8px) · 병합 gap 2px