build-yolo-dataset은(는) 무엇을 하나요?
타겟 이미지와 필드 배경 이미지로부터 검증된 다중 스케일 YOLO 탐지 데이터셋을 구축하는 Codex 스킬입니다.
타겟 이미지와 필드 배경 이미지로부터 검증된 다중 스케일 YOLO 탐지 데이터셋을 구축하는 Codex 스킬입니다.
이 스킬은 개발자가 타겟 객체 이미지와 배경 이미지를 사용하여 YOLO(You Only Look Once) 객체 탐지 모델을 위한 검증된 다중 스케일 데이터셋을 자동으로 생성할 수 있게 해줍니다. Codex 플랫폼에서 실행되며, 다양한 크기와 각도의 타겟 이미지를 배경에 합성하여 실제 환경과 유사한 훈련 데이터를 만듭니다. 데이터 증강, 바운딩 박스 자동 생성, 데이터셋 분할(훈련/검증/테스트) 등의 기능을 지원하며, YOLO 형식의 레이블 파일을 출력합니다. 이를 통해 수동 데이터 수집 및 라벨링의 번거로움을 줄이고, 객체 탐지 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 고품질 데이터셋을 효율적으로 구축할 수 있습니다.
npx skills add wanghaha0411-hue/build-yolo-dataset타겟 이미지와 필드 배경 이미지로부터 검증된 다중 스케일 YOLO 탐지 데이터셋을 구축하는 Codex 스킬입니다.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".