DEEP:PHI 플랫폼의 Image Processing과 Data Manipulation, Neural Network는 Python 기반으로 제작되어 있습니다. 따라서 Custom 모듈을 생성하는 경우 Python으로 해당 기능의 소스코드를 직접 작성해야 합니다.

이러한 경우를 위해 DEEP:PHI 플랫폼의 모듈은 각각 사전에 규약된 입력과 출력의 형태를 통해 필요한 정보와 데이터를 사용해서 동작을 수행하는 실행 부분만 코딩하면 그 외의 부분들은 자동으로 동작하게 되어있습니다. 이를 위한 각 모듈의 입력과 출력은 Python Dictionary로 생성되어 있습니다.

Python Dictionary는 Python 언어의 기본 자료형으로써 Key:Value로 구성된 형태의 오브젝트입니다.

Python Dictionary 자료형은 오브젝트에 접근할 때 Key를 Dictionary 내에서 검색하여 Value에 접근하는 방식을 사용합니다.

#ex) 주소록 = {'홍길동':'01011111111', '임꺽정':'01022222222', .... }
print(주소록['홍길동'])
'01011111111'

각 모듈이 사용하는 Dictionary 오브젝트 이름은 data 입니다. Dictionary data는 image, label, prediction의 key를 가지고 있으며 각각의 key의 value로 하위 Dictionary를 가지고 있습니다.

아래 구조도들은 DEEP:PHI에서 기본으로 제공하고 있는 정보들입니다. 아래의 key, value 이외의 정보를 추가하고 싶을때는 새로운 key와 value를 dictionary 구조로 추가하면됩니다. ex) data['image']['header']['new_key'] = new_value

1. data['image']의 구조

[data['image'] 구조]

[data['image'] 예시]

2. data['label']의 구조

1) data['label']['classification']의 구조

[data['label']['classification'] 구조]

[data['label']['classification'] 예시]

2) data['label']['segmentation']의 구조

[data['label']['segmentation'] 구조]

[data['label']['segmentation'] 예시]