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songhyeonsoo	77c566a10a	fix: tight polygon 라벨 + eval GT mat 생성 파이프라인 추가 - generate_synthetic.py: plate 전체 box → 글자 실제 좌표 기반 tight polygon으로 변경 (글자 반복 출력·over-segmentation의 근본 원인 해결) gen_type1/2/_gen_two_line 모두 (plate, label_list) 통일 반환 - tools/make_gt_mat.py: test.txt → ICDAR wordBB 포맷 gt_img_N.mat 생성 스크립트 신규 (E2EMetric seqerr=0.99 고착 문제 해결) - scripts/run_step1.sh: 데이터 생성 → GT mat 생성 → 학습 3단계로 재구성 NUM_SAMPLES 환경변수로 데이터 수 제어 가능 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>	1 month ago
songhyeonsu	82c046522e	Add Step1 training runner and lower default epochs to 50 - run_step1.sh: symlinks /workspace/train_data into PaddleOCR, runs tools/train.py with the step1 pretrain checkpoint, supports DRY_RUN=1 for quick smoke test and EPOCHS=N override - epoch_num: 200 -> 50 (matches the 50k synthetic budget) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>	1 month ago

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songhyeonsoo

77c566a10a

fix: tight polygon 라벨 + eval GT mat 생성 파이프라인 추가

- generate_synthetic.py: plate 전체 box → 글자 실제 좌표 기반 tight polygon으로 변경
  (글자 반복 출력·over-segmentation의 근본 원인 해결)
  gen_type1/2/_gen_two_line 모두 (plate, label_list) 통일 반환
- tools/make_gt_mat.py: test.txt → ICDAR wordBB 포맷 gt_img_N.mat 생성 스크립트 신규
  (E2EMetric seqerr=0.99 고착 문제 해결)
- scripts/run_step1.sh: 데이터 생성 → GT mat 생성 → 학습 3단계로 재구성
  NUM_SAMPLES 환경변수로 데이터 수 제어 가능

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

songhyeonsu

82c046522e

Add Step1 training runner and lower default epochs to 50

- run_step1.sh: symlinks /workspace/train_data into PaddleOCR, runs
  tools/train.py with the step1 pretrain checkpoint, supports DRY_RUN=1
  for quick smoke test and EPOCHS=N override
- epoch_num: 200 -> 50 (matches the 50k synthetic budget)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

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