svs파일은 대용량 병리데이터 이미지로, 대용량인 만큼 다루기힘들다. yolo로 좌표를 학습하여 object Detection하기위해선 몇가지 문제가있다. 1. svs파일의 용량이커서 좌표가있어도, 처리하는데에 많은 프로세스를 먹음 2. 학습하는데있어서, 용량이커서 학습에 지장이있을수 있음. 이러한 문제로 이미지를 분할해서 접근할 것이다. Yolo는 대용량 svs 이미지 파일 형태의 데이터와 geojson 형식의 좌표 데이터를 함께 학습이 가능하지만, 이를 위해서는 몇 가지 전처리 작업과 데이터 변환 작업이 필요함. 데이터 전처리 1. svs 이미지 파일을 적절한 크기로 분할하여 학습 데이터를 생성해야 함. 이를 위해서는 대용량 이미지를 타일(tile)로 나누는 방법을 사용할 수 있음. 예를 들어, op..

GeoJSON은 지리적인 데이터를 표현하기 위한 형식 중 하나로, JSON으로 위치 데이터와 속성 데이터를 저장하는 형식이다. geojson의 구조는 다음과같다. { "type": "FeatureCollection", "features": [ { "type": "Feature", "geometry": { "type": "LineString", "coordinates": [ [12955.36, 15843.04], [12955.36, 15843.04], [12952.61, 15834.79], ] }, "properties": { "object_type": "annotation", "classification": { "name": "TP_microvascular proliferation", "colorRGB"..