eye dataset 정의 관련 문의 및 외부 데이터 활용 관련 문의드립니다.

안녕하세요.

1. Eye Dataset 구조 문의
-> Eye Dataset 구조를 보면, 4개의 질병에 대해 총 9개 폴더 (유/무)가 존재합니다.
그런데, 질병이 없다고 분류된 이미지는 아마 4개의 질병이 모두 없는 이미지 일 것으로 생각되는데 맞나요?
(예를 들어 안검내반증이 "유"인 사진도 유루증에서는 "무"에 해당하는 폴더에 들어 있는건가요, 아니면 모든 질병이 없는 안구 이미지만 각각 무 폴더에 들어있을까요)

2. 최종적으로 구분해야되는 class 정의 문의

-> (안검내반증 / 유루증 / 백내장 / 결막염 / 이상 없음) 이렇게 5개 class를 분류하면 되는건가요?
-> 아니면, 백내장 (하)와 백내장(상)은 다른 class로 분류해야 하나요?
-> 그리고, 한 이미지에서 여러 질병이 같이 출현하는 경우는 있을까요.

3. ImageNet으로 pre-trained된 모델은 사용가능한가요?
아니면, 오로지 대회 데이터만 활용해서 from scratch로 학습시켜야 할까요.

감사합니다.

No files, tests, or entry points are named. Start by reviewing the Eye Dataset structure and the challenge rules referenced in the issue, then document authoritative answers about labels, multi-disease images, and ImageNet pretraining; done means each question has an explicit, verified answer.

Written by the indexing model from the issue text.