libreyolo doctor

탐지 데이터셋에 상태 검사를 모아 실행하고, 학습 실행에 지장을 줄 만한 항목을 보고합니다: 누락된 파일, 깨진 레이블, 손상된 이미지, 분할(split) 간 데이터 누수, 클래스 불균형.

명령: libreyolo doctor
필수: data
출력: stdout에 출력되는 발견 항목 보고서. 오류가 발견되면 종료 코드 1

개요

bash

libreyolo doctor <data.yaml> [key=value ...]

데이터셋은 위치 인자이며, 대안으로 data=<path> 형태도 받습니다. 둘을 서로 다른 값으로 함께 주면 config_conflict로 종료합니다. 나머지는 모두 key=value 쌍이고 POSIX 형식도 동작하므로, imgsz=1024와 --imgsz 1024는 같은 인자입니다.

인자

인자	기본값	의미
`data`		위치 인자. YOLO 탐지 형식의 데이터셋 YAML, 예를 들어 `coco8.yaml`. 필수
`imgsz`	`640`	아주 작은 객체처럼 픽셀 기준 검사에 사용하는 학습 이미지 크기
`fast`	`false`	이미지 디코딩을 건너뛰며, 그러면 손상, 중복, 누수 검사가 빠집니다
`skip`		건너뛸 검사 id 또는 계열을 쉼표로 구분해 지정합니다. 예: `images,labels.tiny_object`
`only`		이것만 실행할 검사 id 또는 계열을 쉼표로 구분해 지정합니다
`strict`	`false`	CI 게이트를 위해 경고도 종료 코드를 실패로 만듭니다
`download`	`false`	데이터셋이 없을 때 URL 기반 다운로드를 허용합니다. 스크립트는 절대 실행하지 않습니다
`json`	`false`	stdout으로 JSON 출력
`quiet`	`false`	stderr 출력 억제
`help_json`	`false`	명령 스키마를 JSON으로 덤프하고 종료

검사 계열

skip과 only는 전체 검사 id 또는 계열 접두사를 받으므로, images는 모든 images.* 검사를 선택합니다.

계열	대상
`config`	데이터셋 YAML 자체: `names` 누락, `names`와 대조한 `nc`, 분할 누락, 해석할 수 없는 `path`, 중복된 클래스 이름
`files`	이미지와 레이블 짝 맞추기: 레이블 누락, 이미지 누락, 짝 없는 레이블, 지원하지 않는 확장자, 대소문자 충돌
`labels`	레이블 내용: 구문, 폴리곤 라인, 범위를 벗어난 클래스 id, 범위를 벗어난 좌표, 퇴화된 박스, 아주 작은 객체, 지나치게 큰 박스, 극단적인 종횡비, 중복 박스, 객체가 몰린 이미지, 동일한 파일
`images`	픽셀 데이터: 손상된 파일, EXIF 방향, 특이한 색상 모드, 아주 작거나 극단적인 크기, 단색 이미지, 정확 중복과 근사 중복
`splits`	분할 간 누수, 정확 일치와 근사 일치
`balance`	클래스 분포: 인스턴스가 없거나 적은 클래스, 불균형, 분할 커버리지, 배경 비율, 분할 편중

예제

기본

# download=true를 주면 번들된 coco8.yaml이 이미지가 없을 때 직접 내려받습니다.libreyolo doctor coco8.yaml download=true

빠른 검사, 이미지 디코딩 없음

libreyolo doctor coco8.yaml download=true fast=true

선택한 검사에 CI 게이트 적용

libreyolo doctor coco8.yaml download=true strict=true json=true \  only=labels,files,config

참고

종료 코드

오류가 발견되지 않으면 0, 발견 항목 중 하나라도 오류이면 1입니다. strict=true이면 경고도 종료 코드를 1로 올리며, CI 게이트가 원하는 설정이 바로 이것입니다.

사용법 문제에는 별도의 코드가 있습니다: skip이나 only에 알 수 없는 검사 id나 계열이 있으면 2, 데이터셋을 찾을 수 없으면 3, 데이터셋이 탐지 형태가 아니면 3입니다.

스캔 전 선택 해석

skip과 only는 디스크에서 무언가를 읽기 전에 검사 레지스트리를 기준으로 해석되므로, 오타는 긴 이미지 검사가 끝난 뒤가 아니라 즉시 실패합니다. 아무것도 일치하지 않는 선택자는 오류이며, 메시지에 알려진 계열 목록이 나옵니다.

skip과 only, fast를 조합한 결과 실행할 검사가 하나도 남지 않으면, 조용히 통과하는 대신 이 또한 오류가 됩니다.

다운로드

download=true가 아니면 데이터셋을 가져오지 않으며, 수행하는 것은 URL 다운로드뿐입니다. 데이터셋 YAML에 포함된 Python 다운로드 스크립트는 플래그가 무엇이든 이 명령이 실행하지 않습니다.

범위

검사는 탐지 데이터셋을 위해 작성되었습니다. 레이블이 자세, 분할, 회전 바운딩 박스 형태인 데이터셋은 잘못된 규칙으로 채점되는 대신 식별되어 data_invalid로 거부됩니다.

출력

사람이 읽는 보고서는 stdout으로 나가고, json=true는 이를 요약 개수, 데이터셋 통계, 모든 발견 항목, 건너뛴 검사 목록을 담은 구조화된 객체로 대체합니다.

관련: 이 명령을 먼저 실행하도록 의도된 대상인 libreyolo train.