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1. train_dataset [Folder]
├ LT [Folder]
│ ├ LT_01 [Folder]
│ │ ├ DAT00.png
│ │ ├ DAT01.png
│ │ ├ DAT02.png
│ │ └ ...
│ └ ...
├ BC [Folder]
│ ├ BC_01 [Folder]
│ │ ├ DAT00.png
│ │ ├ DAT01.png
│ │ ├ DAT02.png
│ │ └ ...
│ └ ...
예시) DAT00 ~ DAT01 (1일 차이) / DAT00 ~ DAT02 (2일 차이)
2. test_dataset [Folder]
├ LT [Folder]
│ ├ 1003 [Folder]
│ │ ├ idx_LT_1003_00010.png
│ │ ├ idx_LT_1003_00019.png
│ │ ├ idx_LT_1003_00034.png
│ │ └ ...
│ └ ...
├ LT [Folder]
│ ├ 1088 [Folder]
│ │ ├ idx_BC_1088_00010.png
│ │ ├ idx_BC_1088_00030.png
│ │ ├ idx_BC_1088_00036.png
│ │ └ ...
│ └ ...
├ test_data.csv
│ ├ idx : 테스트 데이터 인덱스값
│ ├ before_file_path : 이전 사진 이미지 파일명
│ ├ after_file_path : 이후 사진 이미지 파일명
3. sample_submission.csv
idx : test_data.csv의 index와 매칭
time_delta : test_data.csv에서의 before_file_path에 해당하는 이미지부터 after_file_path에 해당하는 이미지까지 식물의 생육기간을 예측
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