add grape yield occlusion UNet eval page (2026-06) - WGISD 137장 + 진짜 포도잎으로 2,732 sample 합성 occlusion 생성 - 8가지 복원 방법 정량 비교 (baseline / GCNet / SAM2 / LaMa / SDXL / pix2gestalt / 자체 UNet) - 자체 UNet (14.3M params): weight_err 1.8% — 학계 SOTA 능가 - 진짜 WGISD val 379송이 검증: weight_err 26.2% (baseline 37.3% 대비 30% 개선) - 드론 5장 cross-domain 적용: 효과 없음 (SAM3 leaf 검출 한계 진단) - GSD fallback 버그 수정 (10,497g → 207g) - 이전 페이지에 backlink 추가

ehdwo0427 committed Jun 15, 2026

add grape yield related research synthesis page - 우리와 비슷한 close-up + mask area→weight 연구 12개 비교표 - 다른 셋업이지만 빌릴 수 있는 아이디어 (UAV/SfM/NeRF/robot/cGAN) - Occlusion 한계 정량 분석 (berry 19% 가시성 등) - Allometric weight 수식 비교 + 우리 b=0.78 해석 - Calibration object 비교 (보드 → ChArUco → 80mm 기둥 경로) - 공개 데이터셋 정리 (WGISD, AgML, GrapeCS-ML, GrapeSet) - 머루 특이성 + 학계 기여 잠재력 - N 작을 때 evaluation metric (LOOCV, Bayesian CI) - 즉시 도입 가능 5가지 + 착각 금지 3가지 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

ehdwo0427 committed Jun 1, 2026