# sum-parts-test

드론 사진측량 메시를 **건물 / 수목 / 차량 / 지면**으로 분할하기 위한
[SUM Parts](https://github.com/tudelft3d/SUM-Parts-Benchmarks) (CVPR 2025) 재현 및 적용 작업.

대상 데이터: 서산 명천 도로 프로젝트 — ContextCapture OBJ 6블록, EPSG:5186.

## 이 레포에 있는 것

| 경로 | 내용 |
|---|---|
| [RUN.md](RUN.md) | **무인 실행 — 명령 하나로 학습까지. 여기부터** |
| [SETUP.md](SETUP.md) | 단계별 수동 실행 (문제 생겼을 때 확인용) |
| [docs/pipeline.html](docs/pipeline.html) | 6단계 공정 정의 (브라우저로 열 것) |
| [docs/SUM-Parts-검토노트.md](docs/SUM-Parts-검토노트.md) | 트러블슈팅 16건, 데이터 스키마 실측, 라이선스 |
| [scripts/](scripts/) | 환경 구축 · 학습 · 평가 · 변환 스크립트 47개 |

데이터와 체크포인트는 커밋하지 않는다(`.gitignore`). 스크립트로 재생성한다.

## 요약

- **모델**: PointVector (논문 mIoU 70.0%, 번들 최고이자 최속)
- **학습 자산**: SUM Parts face 트랙 13클래스 → 우리 4클래스로 통합
- **제약**: 저자가 학습 가중치를 공개하지 않아 직접 학습이 유일한 경로
- **VRAM**: 논문 설정 `voxel_max 64000`은 16.5GB 필요 → 12GB 카드 불가, 24GB 필요

## 빠른 시작 (무인)

```bash
# 1. HF 토큰 (게이트는 계정 단위 — 이미 수락한 계정 토큰을 복사)
mkdir -p ~/.cache/huggingface && echo hf_xxxxx > ~/.cache/huggingface/token

# 2. 사전점검 — OK 안 나오면 여기서 해결하고 갈 것
bash scripts/test_preflight.sh

# 3. 실행. 베어 머신 → 학습 완료까지 5~8시간, 멈춰도 이어간다
setsid nohup bash scripts/keepalive.sh > ~/keepalive.out 2>&1 &
```

확인:

```bash
cat ~/sum-parts/runs/run_all/STATUS
cat ~/sum-parts/runs/coarse_eval/coarse.txt   # 4클래스 통합 성적
```

자세한 것은 [RUN.md](RUN.md).

## 라이선스

스크립트와 문서는 자유롭게 쓰되, 참조하는 SUM Parts는
**데이터 CC BY-NC 4.0 / 코드 GPL-3.0**이다. 상업 이용은 원저자 허락이 필요하다.