feat(detect): 推理侧改为切片，与固定 160 输入一致

训练数据已经是固定边长的片，推理还把整图交给 ultralytics 就会被 letterbox 缩放，
与模型见过的形态不符。三个调用方（可视化、批量推送预测、ML backend）统一改成
切片推理再拼回原图。

- engine/tiling.merge_tiles / tiled_predict：映射回原图、裁掉镜像填充区的框、跨片去重。
  推理框架留在调用方，几何部分可单测。
- engine/detection.nms：标准 NMS，另加按包含比例抑制。缺陷被切割线切开时，相邻片
  只看到一角，给出的小残框与完整框 IoU 很小（面积悬殊），光靠 IoU 压不掉。
- engine/tiled_inference：ultralytics 的接线，内部分批，避免片数多时 OOM。
- 三处调用点加 --tile-size / --tile-overlap（后端为 YOLO_TILE_SIZE / YOLO_TILE_OVERLAP），
  默认 160 / 32；设 0 退回整图推理，仅用于和旧模型对比。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

tests/test_detection.py

@@ -13,6 +13,7 @@ from engine.detection import (  # noqa: E402
     from_yolo,
     iou,
     match_boxes,
+    nms,
     parse_label,
 )
 
@@ -129,3 +130,41 @@ def test_draw_handles_boxes_at_the_border():
     prediction = Box(0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.05, 0.9)
     draw_boxes(image, [], [prediction], ["blackdot"], match_boxes([prediction], []))
     assert COLOR_UNMATCHED in _colors(image)
+
+
+# ---------------- NMS ----------------
+
+
+def test_nms_removes_duplicates_of_the_same_defect():
+    high = Box(0, 0.30, 0.30, 0.50, 0.50, 0.9)
+    duplicate = Box(0, 0.31, 0.31, 0.51, 0.51, 0.7)
+    assert nms([duplicate, high]) == [1]
+
+
+def test_nms_keeps_neighbours_below_the_threshold():
+    """真正分开的两个缺陷，轻微相邻也要都留住。"""
+    a = Box(0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.5, 0.9)
+    b = Box(0, 0.4, 0.4, 0.9, 0.9, 0.8)                 # IoU 约 0.02
+    assert nms([a, b]) == [0, 1]
+
+
+def test_nms_is_per_class_by_default():
+    """不同类别在同一位置的分歧是有意义的，不该互相压制。"""
+    a = Box(0, 0.3, 0.3, 0.6, 0.6, 0.9)
+    b = Box(4, 0.31, 0.31, 0.61, 0.61, 0.8)
+    assert nms([a, b]) == [0, 1]
+    assert nms([a, b], per_class=False) == [0]
+
+
+def test_nms_handles_empty_input():
+    assert nms([]) == []
+
+
+def test_nms_can_suppress_contained_fragments():
+    """切片接缝上的残框：与完整框 IoU 很小，却几乎整个落在里面。"""
+    full = Box(0, 0.30, 0.50, 0.40, 0.60, 0.9)
+    fragment = Box(0, 0.39, 0.50, 0.40, 0.60, 0.8)      # 只剩一条边
+    assert iou(full, fragment) < 0.15
+
+    assert nms([full, fragment]) == [0, 1]                        # 只看 IoU 压不掉
+    assert nms([full, fragment], contained_threshold=0.8) == [0]  # 按包含比例能压掉