feat(detect): 把 Label Studio 的 YOLO 导出装配成带 train/val 划分的数据集

scripts/build_yolo_dataset.py：导出（zip 或目录）+ 复核材料里的 images/ -> data/ 下
可训练的数据集。Label Studio 的 YOLO 导出只有标签，本地存储的图片不会打包进去
（get_local_path 对 local-files 直接返回磁盘路径，YOLO_WITH_IMAGES 也一样），
所以图片从准备复核材料的目录按文件名取，硬链接过去。

- 类别顺序照抄导出的 classes.txt：转换器把标签收进 set 再排序编号，与 labeling
  config 的顺序无关，标签里的 class_id 是按它写的。
- 按类别分层切分，分层用"框最多的那个类别"——人工复核后一张图可能有多个类别的框。
- 标签逐行校验：字段数、类别下标、坐标范围。坏标签训练时不会崩，只会悄悄拉低指标。
- 空标签默认保留为负样本；标签找不到图直接报错，图多于标签则告警。

顺带把 link_or_copy 提到 utils/fs.py 共用（此前 generate_boxes 与
prepare_label_studio 各有一份）。

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

utils/fs.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+"""文件落盘的小工具。"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import errno
+import os
+import shutil
+from pathlib import Path
+
+
+def link_or_copy(source: str | Path, destination: str | Path) -> str:
+    """给文件建硬链接；跨文件系统时退回复制。返回 "hard" 或 "copy"。
+
+    硬链接不占额外磁盘，却表现得和真实文件一样——产出目录可以整个拷走。
+    数据集动辄上万张图，链接与复制的差别是几百 MB 起步。
+    """
+    destination = Path(destination)
+    if destination.exists() or destination.is_symlink():
+        destination.unlink()
+    destination.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    try:
+        os.link(source, destination)
+        return "hard"
+    except OSError as exc:
+        if exc.errno != errno.EXDEV:
+            raise
+        shutil.copy2(source, destination)
+        return "copy"