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Dongsoop 데이터셋 프로젝트 🍃

이 프로젝트는 Kaggle에서 데이터를 다운로드하고, 동물의 숲 캐릭터 분류 등을 위한 데이터셋 환경을 구성하는 스크립트를 포함하고 있습니다. 프로그래밍을 처음 시작하시는 분들도 아래 순서대로 따라오시면 쉽게 세팅하실 수 있습니다!


🚀 1. 준비하기: Kaggle API 키 발급받기

Kaggle 데이터를 코드로 다운로드하려면 개인 인증 키(kaggle.json)가 필요합니다.

  1. Kaggle(캐글) 웹사이트에 접속하여 로그인(또는 회원가입)합니다.
  2. 우측 상단의 내 프로필 아이콘을 클릭하고 [Settings](설정) 메뉴로 들어갑니다.
  3. 스크롤을 중간쯤 내리면 API 섹션이 있습니다. 여기서 [Create New Token] 버튼을 클릭합니다.
  4. kaggle.json 이라는 파일이 내 컴퓨터(주로 '다운로드' 폴더)에 저장됩니다.

📂 2. API 키 파일 올바른 위치에 넣기

다운로드한 kaggle.json 파일을 컴퓨터가 찾을 수 있는 정해진 위치로 옮겨야 합니다.

🪟 Windows 사용자:

  1. C:\Users\본인PC사용자이름\ 폴더로 이동합니다.
  2. 새 폴더를 만들고 이름을 .kaggle 로 변경합니다. (앞에 점(.)이 꼭 있어야 합니다!)
  3. 그 폴더 안에 방금 다운받은 kaggle.json 파일을 넣습니다.
    • 최종 경로 예시: C:\Users\Chan\.kaggle\kaggle.json

🍎 Mac / Linux 사용자: 터미널을 열고 아래 명령어를 순서대로 복사해서 붙여넣기 한 후 엔터를 칩니다.

# .kaggle 폴더 만들기
mkdir -p ~/.kaggle

# 다운로드 폴더에 있는 파일을 .kaggle 폴더로 이동 (경로는 본인 환경에 맞게 수정)
mv ~/Downloads/kaggle.json ~/.kaggle/kaggle.json

# 권한 설정 (내 계정에서만 읽고 쓸 수 있도록 보안 설정)
chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json

💻 3. 내 컴퓨터로 프로젝트 가져오기 (Clone)

터미널(또는 명령 프롬프트, PowerShell 등)을 열고 바탕화면 등 원하는 작업 폴더로 이동한 뒤, 아래 명령어를 입력하세요.

# 1. 깃허브에서 프로젝트를 내 컴퓨터로 다운로드
git clone https://github.com/BETONM/dongsoop.git

# 2. 다운로드가 완료되면 해당 프로젝트 폴더 안으로 이동
cd dongsoop

⚙️ 4. 필수 프로그램 설치

파이썬이 설치되어 있어야 합니다. 터미널에서 데이터 다운로드를 도와주는 패키지를 설치합니다.

pip install kagglehub Pillow

▶️ 5. 데이터 다운로드 실행!

모든 준비가 끝났습니다! 이제 아래 명령어를 터미널에 입력하여 실행하세요.

python data.py

🎉 결과: 실행이 완료되면 자동으로 Kaggle에서 데이터를 다운로드하고, 현재 폴더(dongsoop) 안에 28, 29 폴더가 예쁘게 복사되어 준비가 끝납니다!


🏷️ 6. 데이터 라벨링 실행 (동숲 라벨링 도구)

데이터 준비가 끝났다면, 이제 직관적인 웹 기반 도구로 사진을 동물의 숲 캐릭터로 분류(라벨링)할 수 있습니다.

터미널에 아래 명령어를 입력하면 필터링을 거친 후 웹 브라우저에 라벨링 도구가 실행됩니다. (기본적으로 28세, 29세 폴더를 가져옵니다.)

python label_server.py

💡 응용: 원하는 나이대 필터링하기

만약 21세, 22세 등 원하는 특정 나이의 폴더만 대상으로 라벨링하고 싶다면 띄어쓰기로 나이를 적어주면 됩니다!

# 21세와 22세 데이터를 거르고 라벨링 툴 실행
python label_server.py 21 22

# 여러 개도 가능합니다
python label_server.py 20 21 25

서버가 켜지면 자동으로 브라우저 창(http://localhost:8765)이 열리며, 사이드바에서 캐릭터를 고르고 이미지를 클릭하면 해당 캐릭터로 쉽게 분류할 수 있습니다. 작업이 끝난 후 화면 우측 하단의 [Export & 파일 이동] 버튼을 누르면 dataset 폴더 안에 예쁘게 정리됩니다!

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