0,data/train/feetup/frame_feetup\dog-feetup-001230\frame_0_timestamp_0.jpg,1.0666666666666667,0.28854166666666664,0.9666666666666667,0.18489583333333334,0.799074074074074,0.121875,1.0694444444444444,0.28854166666666664,1.2972222222222223,0.04114583333333333,0.9462962962962963,0.20208333333333334,1.1092592592592592,0.2171875,0.9101851851851852,0.24739583333333334,1.0638888888888889,0.3703125,1.0703703703703704,0.30416666666666664,1.0407407407407407,0.2609375,1.0638888888888889,0.3619791666666667,1.0509259259259258,0.259375,0.9962962962962963,0.035416666666666666,1.2740740740740741,0.133333333333333330,data\train\sit\frame_sit\dog-sit-002372\frame_0_timestamp_0.jpg,386,472,582,438,846,582,794,663,733,896,950,900,1060,1145,1267,315,108,445,434,452,788,785,1021,1074,877,920,907,961,781,853오!!! 시간은 좀 오래 걸리지만 그래도 SAM 2, SAMURAI 적용 하니깐 키포인트가 소수점에서 정수로 변했다..!
소수점 좌표는 보통 정규화된 상태로, 이미지 크기(예: 너비, 높이)와 독립적
SAMURAI가 데이터 후처리 과정에서 좌표를 다시 이미지 크기(픽셀 단위)에 맞추는 정규화 해제를 수행했을 가능성 큼
정수 좌표는 이미지의 실제 해상도와 일치하므로, 시각화와 디버깅이 훨씬 쉬워진다고 함!
쨌뜬 좋은 방향 인거 같다 맞아..!
시간이 진짜 7시간 지나도 csv 처리가 안되서 데이터 양을 줄이고, 다시 해보는걸로..!
각 행동당 86개의 영상으로 처리할 수 있도록 해보자
csv 개수는 대략 750개 정도
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