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Use when reading or editing src/data/*, src/config.py, src/models/input_sizes.py, or config/dataset.yaml - covers image loading, dataset/output root resolution, target_size convention, and minority-class derivation for the corn leaf disease project.
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SOC 직업 분류 기준
| name | corn-data-pipeline |
| description | Use when reading or editing src/data/*, src/config.py, src/models/input_sizes.py, or config/dataset.yaml - covers image loading, dataset/output root resolution, target_size convention, and minority-class derivation for the corn leaf disease project. |
Único punto de entrada: load_and_normalize_image() (src/data/loader.py) - corrección EXIF + conversión RGB antes de cualquier transform. No leer imágenes directo con PIL en otro lugar.
raw/, clean/): siempre vía get_dataset_root() (src/config.py) - falla con mensaje claro si falta .env. Nunca usar la constante DATASET_ROOT directo (es Path | None).dataset_summary.py/EDA): siempre vía get_output_root() (src/config.py) → PROJECT_ROOT/outputs/ (gitignored). Todo lo que el pipeline produce, a diferencia de get_dataset_root() (lo que consume).config/dataset.yaml declara clases, target_size, seed y el perfil baseline. Los módulos lo leen; nunca hardcodear constantes de dominio.target_size es [alto, ancho] (convención (h, w) de torchvision). El Resize directo con distorsión de aspecto es intencional y consistente train/eval - no "corregirlo" a Resize+CenterCrop. El tamaño por defecto (224) puede sobrescribirse por modelo vía MODEL_INPUT_SIZES (src/models/input_sizes.py; p. ej. efficientnet_b4→380, fastvit_t8→256); train_baselines.py auto-escala el batch a la baja para resoluciones mayores.CornDataset las deriva de la distribución real del split en compute_minority_classes (src/data/dataset.py) - una clase es minoritaria si max_count/count > augmentation.minority_ratio_threshold (config/dataset.yaml, default 4.0). No hay frozenset estático: en un split balanceado (p. ej. el baseline de 4 clases) el conjunto queda vacío y nadie recibe augmentation asimétrico; en el dataset completo de 9 clases se recomputa.
Sin sys.path.append. Paquete editable (pip install -e .); los imports src.* resuelven directo.
Para ubicar símbolos, llamadas o impacto de cambios en src/, usa CodeGraph en vez de grep/lectura manual.
Use when editing src/explainability/gradcam.py, adding a new model to MODEL_REGISTRY, or asked about the Grad-CAM panel in explainability reports for the corn leaf disease project.
Use when running or editing scripts/pipeline/explain_lime.py, scripts/pipeline/explain_report.py, or scripts/checks/lime_stability.py, or when asked about LIME visual reports, fidelity, or error analysis for the corn leaf disease project.
Use when reading or editing src/training/*, scripts/pipeline/train.py, or scripts/pipeline/train_baselines.py - covers class-balancing via WeightedRandomSampler, shared training utilities, and run/output versioning for the corn leaf disease project.